【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉缺陷检测领域，更具体地说，涉及一种基于改进的yolov8s的管道缺陷检测方法及系统。
技术介绍
1、城市地下排水管道是城市建设重要的基础设施，是人类正常生产生活的重要保障。随着我国城市化进程的日益加快，城市排水负担逐渐加重，且许多排水管道修建于上世纪，损坏老化风险大，如若堵塞或损坏，会带来不同程度的生命财产损失，故而管道缺陷的常态化检测十分重要。
2、常用的管道内部物理探测方法有人工检测法、声呐检测法、潜望镜检测法和cctv图像检查法。传统的人工目视检查方法检测效率低、速度慢，声呐检测法只能对沉积物、障碍物等明显缺陷进行识别，管道潜望镜检测法无法进行连续性探测、单次探测距离较短并且无法探测水面之下情况。cctv图像检测法相较于其他方法而言成本低、安全系数高、技术成熟、操作便捷且记录清晰，更加适合进行管道内部探测。
3、cctv管道缺陷检测可以使用机器学习或深度学习方法。机器学习方法在管道实际检测过程中存在很大的局限性。地下管道场景变化复杂，使用图像处理算法进行缺陷分割易受背景环境的干扰，导致缺陷...
【技术保护点】
1.一种基于改进的YOLOv8s的管道缺陷检测方法，其特征在于,包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进的YOLOv8s的管道缺陷检测方法，其特征在于，所述图像增强算法为MSRCR算法。
3.根据权利要求1所述的基于改进的YOLOv8s的管道缺陷检测方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于改进的YOLOv8s的管道缺陷检测方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于改进的YOLOv8s的管道缺陷检测方法，其特征在于，步骤S5具体包括：获取待检测管道的图像，利用所述训...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进的yolov8s的管道缺陷检测方法，其特征在于,包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进的yolov8s的管道缺陷检测方法，其特征在于，所述图像增强算法为msrcr算法。
3.根据权利要求1所述的基于改进的yolov8s的管道缺陷检测方法，其特征在于，步骤s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于改进的yolov8s的管道缺陷检测方法，其特征在于，步骤s3具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于改进的yolov8s的管道缺陷检测方法，其特征在于，步骤s5具体包括：获取待检测管道的图像，利用所述训练好的改进的yolov8s网络模型对所述待检测管道的图像进行目标检测，得到检测结果；根据所述检测结...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤丁丁，卢仲兴，周艳，刘学进，郭二卫，汪小东，张利娜，湛德，杨其林，董凯锋，晋芳，杨越，宋俊磊，莫文琴，
申请(专利权)人：中建三局绿色产业投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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