摘要
本发明公开了一种基于目标检测的埋地管道识别与定位方法,属于管道检测技术领域,包括以下步骤:S1、输入已标注的PE管道焊接缺陷图像;S2、引入ADown模块对Conv模块进行改进:通过下采样操作,ADown模块有效降低特征图空间维度,捕捉高层次特征;通过减少冗余的特征信息,并优化计算效率,降低计算量;本发明通过信号采集模块获取地下管道的GPR信号数据,并对其进行预处理,包括信号去噪和特征增强,使数据适配深度学习模型的输入需求,引入了YOLOv9中的ADown模块,以减少特征图的空间维度,同时降低计算量和内存使用,在保留关键特征信息的前提下显著提升了模型的计算效率。
技术关键词
定位方法
高层次
管道检测技术
卷积滤波器
卷积技术
信号采集模块
深度学习模型
多尺度特征
数据
地下管道
图像
语义特征
冗余
鲁棒性
训练集
参数
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