基于改良YOLOv7和CRNN的管道裂缝检测系统

简介：
本研究开发了一种结合改进YOLOv7与CRNN模型的管道裂缝检测系统，旨在提高对管道表面细微损伤的识别精度及效率。 当前排水管道检测方法多样，传统的方法包括： 1. 目视法：通过观察管井水位来判断是否有堵塞；比较上下游管井水质状况以确定是否存在破裂、内壁脱落或坍塌。 2. 反射镜检查：利用光线反射原理查看附近管道的堵塞情况、腐蚀和障碍物等缺陷。 3. 潜水员进入管道进行检查：适用于紧急情况下，或者在缺乏检测设备且人可以接近的大口径管道中使用。但是必须确保工作人员的安全。 4. 泥浆计量桶检测：主要用于测量下游缓流处泥浆沉积厚度，以防止因泥浆过厚而影响正常排水量。 传统的检测方法虽然简单直观，在没有先进设备和良好管路质量的条件下仍能发挥作用，但它们也存在一些局限性，无法满足现代管道检查维修的要求。目前常见的管道检测系统包括SSET、内窥镜声纳检测、多重传感检测系统、潜望镜检测、CCTV 系统以及探地雷达等技术。 在改进YOLOv7和引入SPD-Conv卷积神经网络（CNN）后，这些方法在计算机视觉任务如图像分类与对象识别方面取得了显著进步。