【摘 要】
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城市排水管道分布错综复杂，人工调查管道缺陷的方式难以全面检测管道内部状况，且废水废气容易引起事故，安全性得不到保障。近年来多借助手持管道检测设备或爬行机器人通过图像采集的方式代替人工巡检。然而，分析管道图像资料的专业度要求较高，且劳动强度极大、成本高昂，容易造成管道病害识别、评级效率低下，且难以满足管网日益增长的检测、维护需求。研究实现了一个管道功能评级的全流程，采用YOLO v5目标检测模型开展
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFE0126600）； 北华航天工业学院教学研究与改革项目（JY-2021-31）；
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城市排水管道分布错综复杂，人工调查管道缺陷的方式难以全面检测管道内部状况，且废水废气容易引起事故，安全性得不到保障。近年来多借助手持管道检测设备或爬行机器人通过图像采集的方式代替人工巡检。然而，分析管道图像资料的专业度要求较高，且劳动强度极大、成本高昂，容易造成管道病害识别、评级效率低下，且难以满足管网日益增长的检测、维护需求。研究实现了一个管道功能评级的全流程，采用YOLO v5目标检测模型开展管道功能病害的自动识别并取得了良好效果。通过与人工分析获得的评级结果进行比较，证明了此技术应用的可行性。
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