公开(公告)号：CN119540725A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510027737.0

申请日：2025-01-08

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨梦晨 ,  薛羽 ,  费兰特·内里 ,  田伟 ,  徐昕 ,  钟水明

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供了一种基于YOLOv11改进的下水道内部缺陷检测方法和系统，所述方法通过自适应特征融合模块实现多层次特征的动态加权融合，增强模型对小目标和复杂背景的检测能力；通过SENet注意力机制提高通道特征的选择性，降低背景干扰；引入MPDIoU损失函数改进边界框回归损失。改进的模型在裂痕、障碍物、腐蚀、变形等下水道缺陷的检测任务中性能显著优于原始YOLOv11，特别是在mAP50（平均精度）、Box精度（P）和召回率（R）等关键指标上均有显著提升。该发明可实现对下水道内部多类型缺陷的高效、精准检测，为下水道维护与管理提供了更优的解决方案。