通过多模型基准测试和迁移学习提升排水管道缺陷检测能力：利用公共数据和现场数据集实现实际工程应用

《Journal of Water Process Engineering》：Enhancing drainage pipe defect detection through multi-model benchmarking and transfer learning: Leveraging public and in-field datasets for practical engineering applications

针对城市排水管网老化导致的结构缺陷检测效率低的问题，提出基于迁移学习的深度学习模型优化方案，通过构建专用数据集和对比VGG16、ResNet50等四种模型，验证迁移学习提升分类精度至87.04%，有效减少人工检测依赖。

　　随着城市化进程的不断推进，地下排水系统的老化和结构退化问题日益突出，成为影响城市可持续发展和基础设施韧性的关键挑战。排水管道系统中的结构缺陷，如裂缝、错位和堵塞，不仅降低了系统的运行效率，还可能引发严重的城市内涝、土壤污染和基础设施损坏等问题。传统的排水管道缺陷检测方法主要依赖于闭路电视（CCTV）检查，通过管道机器人采集视频和图像数据，再由人工进行分析。然而，这种方法存在明显的局限性，包括数据处理效率低下、人工分析成本高昂以及容易受到主观误差和疲劳影响，进而影响检测的及时性和准确性。因此，开发一种高效、智能的缺陷检测解决方案，成为提升排水系统管理能力与应急响应水平的重要方向。

近年来，人工智能（AI）技术在智能基础设施建设中展现出巨大的潜力。尤其是在深度学习领域，各种先进的算法和架构被广泛应用于复杂地下结构的建模和缺陷识别。例如，结合地面穿透雷达（GPR）与反向时间迁移（RTM）技术的地下成像方法、机器学习与有限元方法（ML–FEM）的结构建模方法，以及卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）结合的管道顶管预测模型，均在不同工程场景中取得了显著成果。同时，AI在建筑工地安全监控、管道沉积故障诊断、材料缺陷识别和基于嵌入式传感器的实时监测等方面也表现出卓越的适应性和准确性。此外，AI在农业作物成熟度分类、高压管道早期泄漏检测以及道路和供水系统跨资产维护模型等领域的成功应用，也为排水管道智能化检测系统提供了坚实的理论基础和技术借鉴。

受这些跨领域技术进步的启发，研究者们逐步将深度学习方法引入排水管道缺陷检测领域，以提高识别精度并推动系统智能化。早期的解决方案主要基于经典的卷积神经网络（CNN），例如Kumar等人通过CNN架构实现了对根系入侵、沉积物和裂缝等缺陷的87.7%平均精度识别。然而，这类方法在面对其他常见缺陷（如管道错位）时表现出一定的局限性，且需要依赖大量的图像数据进行训练，通常需要多达12,000张图像。后续的研究则引入了更为复杂的网络结构，如Cheng和Wang利用Faster R-CNN方法将多缺陷识别的平均精度（mAP）提升至83%，而Ma等人则通过融合CNN架构实现了95.64%的平均准确率。这些研究不仅验证了密集网络结构对模型性能的积极影响，还进一步证明了残差网络（ResNet）在缓解网络退化方面的有效性，并借助OpenCV等计算机视觉库提升了现场检测的时效性。Chen等人则优化了RegNet模型，实现了对20种缺陷类型的高精度分类，达到了99.5%的准确率，但其研究主要聚焦于缺陷本身，缺乏对实际应用场景的全面考虑。Wu等人则通过融合特征选择与迁移学习的方法，实现了对油气管道缺陷的跨领域诊断，表现出较高的分类精度。然而，这种方法尚未在更复杂的排水管道环境中得到充分验证，限制了其在实际应用中的推广。

上述研究虽然在一定程度上推动了排水管道缺陷检测技术的发展，但仍存在一些亟待解决的问题。首先，现有研究多集中于单一模型的性能评估，缺乏对主流深度学习框架的系统性比较，这在一定程度上阻碍了模型架构的选择与优化，特别是在工程实践中难以根据具体需求进行灵活调整。其次，当前的方法在复杂现实环境下的模型鲁棒性评估不足，导致其在实际部署中可能面临稳定性与可靠性方面的挑战。最后，多数研究依赖于地域性数据集，且缺陷标注标准不统一，这在一定程度上限制了模型的跨区域泛化能力，也阻碍了构建适用于不同城市的通用智能检测系统。

为了解决上述问题，本研究旨在实现以下几个目标：（1）构建一个专门针对山地城市排水管道缺陷的高质量数据集，用于模型的训练与验证；（2）系统评估四种具有代表性的深度学习模型，包括经典的卷积神经网络（VGG16）、残差网络（ResNet50）、基于注意力机制的模型（SwinTransformerV2）以及现代的卷积网络变体（ConvNeXt），并通过全面的比较和参数优化，分析这些模型在实际应用中的表现；（3）引入迁移学习框架，通过在ImageNet数据集上的预训练，再在本研究的领域专用数据集上进行微调，以提升模型的分类精度并增强其对区域数据特征的适应能力；（4）开发一种稳健且可扩展的排水管道缺陷检测方法，提高检测的准确性和效率，同时减少对人工干预的依赖，从而为构建AI驱动的管道检测系统提供切实可行的技术支持，并更好地满足现代城市排水系统的智能化管理需求。

在数据集构建方面，当前的排水管道缺陷检测研究面临数据获取困难和隐私保护的双重挑战，导致高质量的公共数据集较为稀缺。尽管有部分研究利用了地方市政数据，但这些数据往往缺乏统一的标注标准和广泛的代表性。相比之下，Sewer-ML数据集是一个重要的例外，该数据集由丹麦三家水务公司历时九年采集的75,618段检查视频中提取出的130万张图像组成，涵盖了17种结构和功能缺陷。这些图像均配有标准化的标注信息，为模型训练和验证提供了丰富的资源。然而，Sewer-ML数据集主要针对的是西方国家的排水系统，与中国的城市排水环境存在一定的差异。因此，本研究特别关注山地城市中的排水管道缺陷问题，结合重庆地区的实际数据，构建了一个更加贴近中国城市排水特点的专用数据集。这一数据集不仅包含了重庆排水网络内部检测图像，还涵盖了不同管道类型、环境条件和缺陷形态，从而提升了模型在复杂现实场景中的适用性。

在模型性能评估方面，本研究对四种深度学习架构进行了全面比较，包括经典CNN（VGG16）、残差网络（ResNet50）、基于注意力机制的模型（SwinTransformerV2）以及现代卷积网络变体（ConvNeXt）。通过对非预训练模型的实验分析，发现VGG16和ResNet50在训练过程中表现出良好的收敛性，其训练损失在前50个训练周期内迅速下降，并在后续阶段趋于稳定。具体而言，VGG16的训练损失稳定在0.13左右，而ResNet50则稳定在0.15左右。在验证阶段，ResNet50的分类精度（Precision）和召回率（Recall）分别为96.13%和96.11%，相比之下，VGG16的分类精度和召回率分别为95.75%和95.74%。这些结果表明，ResNet50在非预训练状态下也具有较高的识别能力，但其表现略逊于VGG16。然而，随着预训练的引入，VGG16的分类精度显著提升，达到了87.04%，比未预训练模型提升了5.44个百分点。这一提升表明，迁移学习在提高模型泛化能力和适应不同数据特征方面发挥了重要作用。

此外，SwinTransformerV2和ConvNeXt在非预训练状态下也表现出一定的识别能力，但其精度和召回率相较于VGG16和ResNet50仍有差距。这可能与这些模型在处理高分辨率图像和复杂纹理特征时的计算需求较高有关。尽管SwinTransformerV2和ConvNeXt在某些特定任务中展现出优异的性能，例如在处理长距离依赖关系和大规模数据时具有优势，但在当前研究中，它们在排水管道缺陷检测任务上的表现尚未达到与经典CNN模型相当的水平。因此，如何在保持模型性能的同时，降低计算成本和提高处理效率，成为进一步优化的关键方向。

在模型优化方面，本研究不仅关注模型结构的选择，还进行了广泛的超参数调优，以提升模型在不同数据集上的适应性。通过调整学习率、批次大小、正则化系数等关键参数，研究团队在实验过程中发现，某些参数的微调能够显著改善模型的收敛速度和最终性能。例如，适当降低学习率有助于避免模型在训练过程中出现过拟合现象，而增加批次大小则可能提升训练效率。同时，正则化技术的引入，如Dropout和权重衰减，也有助于增强模型的泛化能力，使其在面对未见过的缺陷类型时仍能保持较高的识别精度。这些优化措施不仅提高了模型的性能，也为后续在不同城市排水系统中的部署提供了更灵活的调整空间。

在迁移学习的应用方面，本研究采用ImageNet数据集对模型进行预训练，随后在本研究构建的领域专用数据集上进行微调。这一策略在多个深度学习任务中已被证明是有效的，因为它能够利用大规模、通用的图像数据，使模型学习到丰富的特征表示，从而在后续的特定任务中表现出更强的适应能力。在本研究中，预训练后的VGG16在测试集上的分类精度达到了87.04%，显著高于未预训练模型的81.60%。这一结果表明，迁移学习在提升模型性能方面具有重要作用，尤其是在数据量有限的情况下，预训练能够有效弥补数据不足带来的性能下降问题。此外，预训练还使得模型在面对不同光照条件、管道材质和缺陷形态时表现出更高的鲁棒性，从而提升了其在实际应用中的可靠性。

在模型的泛化能力评估方面，本研究利用重庆排水网络中的真实管道检测图像，对模型的跨域适应能力进行了测试。这些图像涵盖了多种缺陷类型，包括裂缝、错位、堵塞和腐蚀等，且与训练数据集的分布存在一定的差异。通过分析这些图像，研究团队发现，VGG16和ResNet50在跨域测试中仍能保持较高的分类精度，分别为81.60%和80.12%。这一结果表明，尽管这些模型在训练阶段可能主要依赖于特定的数据集，但它们在面对新的、未见过的缺陷类型时仍具有较强的适应能力。相比之下，SwinTransformerV2和ConvNeXt在跨域测试中的表现稍逊一筹，这可能与它们在处理特定类型的缺陷时缺乏足够的训练数据有关。因此，如何在保持模型性能的同时，提升其在不同环境下的泛化能力，成为未来研究的重要方向。

本研究的成果不仅为排水管道缺陷检测提供了新的解决方案，也为智能基础设施建设提供了重要的技术支撑。通过系统性地比较和优化四种主流深度学习模型，研究团队发现，VGG16在预训练状态下表现出最佳的分类精度，这一结果对于实际工程应用具有重要意义。同时，迁移学习的引入显著提升了模型的泛化能力，使其能够适应不同城市排水系统的复杂环境。此外，本研究构建的专用数据集为后续研究提供了宝贵的数据资源，有助于推动排水管道缺陷检测技术的进一步发展。未来，研究团队计划在更大规模的数据集上进行模型的验证，并探索更高效的特征提取方法，以提升模型的识别能力和处理效率。同时，他们还希望通过引入更多先进的网络架构，进一步优化模型的性能，使其在不同应用场景中都能发挥重要作用。

总体而言，本研究通过构建专用数据集、系统评估主流深度学习模型、引入迁移学习框架以及优化模型性能，为排水管道缺陷检测提供了一种高效、准确且实用的解决方案。这一研究不仅有助于提升城市排水系统的管理效率，还能有效降低泄漏风险和维护成本，为构建智能城市和实现城市基础设施的可持续发展提供了重要支持。此外，本研究还揭示了当前排水管道缺陷检测领域存在的主要问题，包括模型架构选择的局限性、模型在复杂环境下的鲁棒性不足以及数据集的地域局限性等。这些问题的解决将有助于推动该领域的进一步发展，为未来的研究和工程实践提供有价值的参考。