基于卷积神经网络的管道图像的缺陷识别方法及装置

本发明提供了一种基于卷积神经网络的管道图像的缺陷识别方法及装置，涉及图像识别技术领域，通过对待识别的排水管网图像及标准排水管网图像进行分段线性灰度变换处理，得到第一灰度图像和第二灰度图像，能够根据图像内容的不同区域特性调整灰度映射关系，从而更有效地突显出各种类型的缺陷细节。并确定第一灰度图像和第二灰度图像之间的灰度像素差值，可以准确定位到图像中的缺陷区域。再基于灰度像素差值生成特征矩阵，通过预设的卷积神经网络对特征矩阵进行特征识别，以确定排水管网图像指示的排水管网的缺陷类别，不仅大大减少了人工参与的程度，还能够在不同的光照条件、噪声水平下能够保持较高的性能。