基于改进YOLOv5的排水管网缺陷识别研究

殷浤益 熊友亮 孙全 刘海涛

摘要：为提升城市排水管网缺陷检测效率并降低成本，研究提出了一种基于优化YOLOv5算法的排水管网缺陷自动识别方案。在原有YOLOv5框架上，引入解耦头方法以解决模型输出层间的耦合性问题；针對图像样本模糊不清的问题，运用简易最优运输分配（simOTA）算法优化正负样本匹配策略，从而增强检测精确度。研究最终通过消融实验对改进模型与原模型进行了对比。结果显示，经过优化的YOLOv5模型相较于基础模型，在平均精度（mAP）上提高了13.2%，F1 得分提升了4%，并在各项性能评估指标上均超越原模型，展现出在排水管网缺陷检测领域的较高应用价值。

关键词：排水管网；目标识别；YOLOv5；解耦头；simOTA

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）10-0041-05