一种排水管道淤积病害智能诊断方法

本发明公开了一种排水管道淤积病害智能诊断方法，利用足尺试验采集数据，采用基于格拉姆角和场的数据处理模块将一维的过流特征指标升维为具有空间信息的二维图像数据。构建出包含管道淤积信息的数据集。通过卷积层和池化层构建卷积神经网络模块，以提取图像中的空间信息。利用门控循环单元提取一维数据的时间特征。采用自适应矩估计优化器训练排水管道淤积病害智能诊断模型，在训练过程中通过自适应变异粒子群优化算法自动优化超参数。利用优化后的超参数训练排水管道淤积病害智能诊断模型，提出能够智能预测管道是否发生淤积及其淤积程度的诊断方法。本发明能提高水管道淤积巡检工作效率，满足现代城市管理的需求。