基于改进YOLOV5实现管道缺陷检测的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质

本发明涉及一种基于改进YOLOV5实现管道缺陷检测的方法，包括以下步骤：收集并构建管道缺陷数据集，并进行数据增强、扩充处理；对YOLOv5s 7.0网络模型进行改进，采用残差神经网络和可变形卷积作为主干特征提取网络的改进结构，命名为C3_DCN模块并替换原网络结构中的C3模块，同时将MonteCarloAttention融入到主干网络特征提取的最后一层；将网络模型部署到硬件设备，与智能监控设备结合，进行对管道内壁缺陷的检测。本发明还涉及相应的装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了本发明的技术方案，能够提高检测精度，C3_DCN模块可以帮助模型更好地学习和提取缺陷特征，可以更好地检测管道中细小的缺陷，实现实时检测，可以对管道缺陷进行检测，并将检测结果实时输出到交互界面。