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基于 Swin Transformer 的地下排水管道缺陷图像分类方法.pdf

编号：162574

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1、基于 Swin Transformer 的地下排水管道缺陷图像分类方法云南大学国际河流与生态安全研究院资源与环境专业汇报人：计淳厚导师：解智强教授研究方向：地下排水管道缺陷图像检测模型研究、手机信令数据在城市交通状况分析中的应用研究目录CONTENT研究背景Research Backgrounds研究内容和方法Research Content And Methods研究结果Research Results研究结论Research Conclusions未来工作方向 Future Work Directions一二三四五行业PPT模板http:/ Research Focus六研究背景Res

2、earch Backgrounds研究背景城市排水系统是关键基础设施，它具有确保雨水与废水安全排放，维护公共卫生与环境，控制洪水，防止内涝，保护水资源的重要作用。依照“十四五”水安全保障规划的要求，我国需要加快实施供水管网的改造和升级。但目前我国大量地下排水管道仍存在：1.腐蚀和破裂等结构性问题2.管道中存在障碍物等功能性问题排水管道缺陷不仅增加了污水处理的成本，还严重危害了城市环境和人民的健康，在大雨或暴雨时系统可能超载，如右图所示，导致排水不畅和内涝现象；严重地下排水管道缺陷甚至会导致道路塌陷等问题。因此，定期对排水管道进行检测和维护，确保它们处于最佳工作状态，变得尤为重要。这不仅可以确保

3、我们的生活环境安全，长远来看还可以节省大量的维修成本和资源。研究背景目前，闭路电视检测(Closed Circuit Television，CCTV)技是评估地下排水管道状态的首选方法，如右图所示。虽然CCTV技术已取得了一些进步，但仍然面临着一些问题。1.依赖人工检测与主观性：传统的缺陷检测流程在很大程度上依赖于人工进行检测。这种方法不仅效率低下，而且结果具有较大的主观性。2.自动检测算法的不足：现有的自动检测算法主要分为两类：传统机器学习算法和基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法。传统机器学习算法通常需要手动特征工程，而基于CNN的算法生成的模型可能在泛化性能上存在不足，难以适应各种不

4、同类型的管道缺陷。研究背景研究内容和方法Research Content And Methods研究内容和方法Transformer架构Transformer 它通过自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，如文本或时间序列。这种机制使得 Transformer 能够同时关注序列中的所有元素，有效捕获长距离依赖，从而提高了对整个序列的理解能力。Transformer 可以并行处理数据，显著提高了训练和推理的效率。它广泛应用于自然语言处理领域，如ChatGPT的基础架构。Transformer 的核心特点包括层次化结构、强大的并行处理能力以及对序列元素位置的编码，这使其成为当前

5、深度学习领域的一个重要里程碑。研究内容和方法多头注意力机制多头注意力机制的核心是基于键（Key,K)、查询（Query,Q）和值（Value,V）的结构。注意力机制通过计算查询和键之间的相似度来分配注意力权重，然后这些权重被用来加权值向量，生成加权和的输出。在多头注意力中，这一过程在多个头上独立进行，每个头关注输入数据的不同方面，这种分割和独立处理使得模型能够在不同的表示子空间并行地学习信息，捕捉到更丰富和细粒度的数据特征。最后，所有头的输出被组合并线性变换，形成最终的输出。这种 K,Q,V 结构使得多头注意力能够更细致地理解和表示输入数据，增强了模型的表达能力，尤其在处理复杂的序列数据

6、时表现突出。研究内容和方法Vision Transformer架构Vision Transformer(ViT)是 Transformer 架构专门用于处理图像数据的应用，它将图像分割成一系列称为patch的小块，然后将这些块视为序列来处理。这种方法允许 ViT 使用传统 Transformer 中的自注意力机制来分析图像，与传统的卷积神经网络相比，ViT 不依赖于局部卷积操作，而是通过注意力机制直接学习图像的全局特征。这种全局特征理解能力使 ViT 在图像分类、对象检测等任务上取得了卓越的性能。研究内容和方法Swin Transformer架构Swin Transformer 引入了一种称为

7、移动窗口的机制，在模型中使用窗口多头注意力机制。允许模型更有效地处理图像中的局部特征。这种方法通过在图像的不同部分上应用自注意力，使得模型在保持对全局信息感知的同时，也能捕获细节特征。与传统的CNN相比，Swin Transformer 提供了更高的灵活性和效率。研究内容和方法Sewer SwinTransformerSewer-SwinTransformer是一个专门为识别地下排水管道缺陷而设计的模型，基于原始的Swin Transformer进行了重要的改进。这些改进包括：1.针对暗光和高噪声环境的图像处理能力的增强2.处理速度和效率的优化这些调整使得Sewer-SwinTransform

8、er能够更有效地识别和分析管道的裂纹、腐蚀、堵塞等问题，适应排水管道检测中的挑战。研究内容和方法数据集介绍使用的数据集由专业的地下排水管线检测公司提供。经过精细的数据处理和筛选，该数据集包含八种常见的类型的排水管道状况：正常、破裂、障碍物、变形、接口材料脱落、沉积物、错口以及腐蚀。尽管经过筛选，但数据集仍显示出明显的类别不平衡最常见的缺陷类型的图像数量是最稀有类型的三倍。研究内容和方法数据分类不平衡问题在现实世界的地下排水管道缺陷检测领域中，类别不平衡是一个常见问题。在本研究所使用的数据集中也存在某些类别的样本数量多于其他类别。这种不均衡可能导致模型在预测时偏向于那些样本量较大的类别，从而虽然

9、整体准确率较高，但可能忽略了样本量较少但在检测中同样重要的类别。研究内容和方法数据分类不平衡问题本研究采用了代价敏感学习算法。这种方法通过对错误分类的不同类型赋予不同的代价，有效地解决了不平衡数据问题。它让分类器更加关注数量较少的样本类别，从而提高整体分类性能。具体实施上，本研究通过在损失函数中引入权重来实现代价敏感学习，以期达到更优的分类效果。在考虑地下排水管线道陷图片分类时，特别考虑到是数据集的复杂性和模型训练的耗时，其他处理数据分类不平衡问题的方法，例如重采样算法与集成学习算法对于本研究的效果并不理想。,=1=1=1,&,=1=1=1,#研究结果Research Results研究结果类

10、别类别BXCJCKFSPLTLZCZW左左0.000800.99600.000500.00040.00150.0008中000.00020.999400.000400右00.2244000000.7755结果讨论对于错口缺陷（右图左侧），模型展现了极高的识别置信度，达到了0.9960。在识别腐蚀缺陷（右图中部）方面，模型同样表现出高置信度0.9994，。尽管模型对障碍物（右图右侧）的识别置信度为0.7755，但对沉积缺陷（CJ缺陷）的置信度也达到了0.2244，反映出缺陷和障碍物特征间的相似性。即便如此，模型仍能较为准确地判断该图像为障碍物缺陷。研究结果结果讨论在考虑到计算成本的因素下，本研究

11、选取了Resnet152、EfficientNetB7和Vision Transformer-B作为对比实验对象。为了全面评估模型性能，我们采用了精确率、召回率和F-Score作为关键衡量指标，并通过混淆矩阵的可视化方法来进一步分析和展示这些模型的性能表现。模型模型模型参数模型参数（万）（万）精确率精确率召回率召回率F1-ScroeSewer Swin Transformer28000.87170.87460.8721Vision Transformer-B86000.82630.82290.8240ResNet15260000.83550.82890.8305EfficientNetB766

12、000.87830.86220.8681研究结论Research Conclusions研究结论提高缺陷检测的准确性和效率本研究通过采用基于Swin Transformer的方法，能够有效提升地下排水管道缺陷的识别准确率和分类效率。实验结果显示，该方法在召回率和F1-Score方面均达到了0.8746和0.8721，优于对比的其他图像分类方法。1Swin Transformer的优越性能Swin Transformer作为一种创新的自注意力机制模型，展示了强大的特征提取能力和全局上下文感知能力。相较于传统的卷积神经网络和其他Transformer变体，在处理图像分类任务时，Swin Trans

13、former表现出显著的优势。该模型在多种缺陷类型的分类任务上取得良好的效果，证明了其在地下排水管道缺陷图像分类领域的有效性。2未来研究方向 Future Work Directions算法的改进与优化未来的研究可以探索如何优化现有的深度学习模型以提高对排水管道缺陷的识别精度和效率。特别是，可以研究如何减少算法的计算资源需求，以便在较低性能的计算平台上运行。未来工作方向自适应学习和迁移学习由于不同地区的排水管道可能存在结构和材料上的差异，未来的研究可以探索如何使模型具有更好的适应性，能够在不同环境中有效工作。迁移学习可以用来利用在一个地区获取的知识来加速其他地区模型的训练过程。多模态数据构建除

14、了图像数据外，其他类型的数据（如传感器数据、历史维修记录等）也可以提供关于排水管道状况的重要信息。未来的研究可以探索如何将这些不同类型的数据融合到一起，以提供更全面的缺陷检测。个人研究方向Personal Research Focus个人研究方向地下排水管道缺陷图像检测模型研究在地下排水管道缺陷图像检测模型的研究中，主要关注领域包括对检测模型的改进和提高识别精度，以及相关创新技术的探索与应用。1个人研究方向手机信令数据在城市交通状况分析中的应用研究该研究涵盖了两个主要方向：一是分析手机信令数据以探究居民的出行模式；二是运用手机信令数据来评估道路交通流量情况。2恳请各位批评指正！云南大学国际河流与生态安全研究院资源与环境专业汇报人：计淳厚导师：解智强教授研究方向：地下排水管道缺陷图像检测模型研究、手机信令数据在城市交通状况分析中的应用研究

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