一种基于机器学习的城市排水管道缺陷类型预测方法

本发明公开了一种基于机器学习的城市排水管道缺陷类型预测方法，特点是包括数据采集、数据预处理、特征编码、模型训练和缺陷预测等步骤，优点是通过借助现有手段收集的城市排水管道检查数据，并建立数据集，配合使用训练机器学习模型，可实现高效且准确率较高的针对城市排水管道是否存在缺陷以及缺陷类型的预测，且本方法不需要复杂的检测设备，简单快速，可大大提高城市排水管道缺陷排查的效率，大大降低了该项工作的物力和人力成本。