摘要
地下下水道管道的定期检查对于维护其功能和支持可持续城市发展至关重要。光学传感器缺乏可靠性，而声呐图像通常存在对比度低和严重噪声的问题，加之遥控潜水器（ROV）的算力资源受限，进一步加剧了这些挑战。为了解决这些局限性，本文开发了LSD-DETR——一种基于Transformer的轻量级下水道管道缺陷检测器，在检测精度与计算效率之间实现了平衡。首先，Sonar-DualNet将基于CSP和基于HGNetV2的模块组织为一个共享主干的异构骨干网络，在减少重复浅层计算的同时保留互补性表征。其次，DR-Fusion对两个异构分支执行内容自适应调制与聚合。此外，原文中的CCFM和AIFI模块分别被替换为GLSA增强的BiFPN和HiLo注意力机制，作为面向任务的高效跨尺度与局部-全局特征建模的适应性改进。在UPSD数据集上的实验表明，LSD-DETR达到了89.6%的mAP50和54.3%的mAP50:95。相较于RT-DETR-R18，分别提升了2.0和1.6个百分点，同时将参数量减少了42.7%，浮点运算量减少了58.4%。结果表明，LSD-DETR在精度与复杂度之间取得了良好的平衡，为面向未来地下下水道管道的声呐缺陷检测提供了可行方案。
