2021年7月13日，2021地理信息科技进步奖评选结果公示，深圳市勘察研究院有限公司“管道智能检测技术研究与应用”项目获2021年度地理信息科技进步奖二等奖。

  地理信息科技进步奖是经中华人民共和国科学技术部、国家科学技术奖励工作办公室和原国家测绘地理信息局批准的奖项。旨在奖励在我国地理信息科学研究、技术创新开发、科技成果推广应用、高新技术产业化等方面作出突出贡献的项目。

管道智能检测技术研究与应用

  随着城市规模的不断扩大，地下管道的投入使用量逐年增加，城市地下管网的建设和发展越来越受各级城市管理部门的重视。

  鉴于我国大多数城市因初期地下管网系统不完善，管道路线错综复杂，且随着使用年限的增加，城市地下管道通常会出现破损、变形、腐蚀、断口等情况。另外，在管道使用过程当中，一些城市垃圾会涌入地下管道，城市绿化树木的根部也会入侵管道，使得地下管道出现一定程度的堵塞和断裂。严重影响管道的正常使用，造成城市发展受阻。

  目前，管道缺陷检测中最常用的方法就是CCTV（Closed Circuit Television）视频探损法，该方法主要通过搭载摄像头的爬行器在管线中行走拍摄管壁四周的视频图像，作为后续缺陷检测与定期维护的依据。

  过去20多年里，CCTV视频探损法一直是管道缺陷检测的主要手段。然而这种方法的缺陷在于人工依赖程度过高，需要依靠经验丰富的检测员用肉眼排查视频图像，实现定损。这便导致该检测手段的主观性较强，另一方面，管道密闭狭长，检测员容易产生视觉疲劳从而出现误检、漏检等情况。

人工智能+大数据 助力排除管网隐患

  基于人工依赖性的弊端，公司创新地提出以人工智能算法为核心，海量管道缺陷数据为基础的“人工智能+大数据”的方式来解决上述问题。

  在视觉领域，人工智能算法中的卷积神经网络以其强大的特征表征能力已成为当前图像识别领域最重要的手段。例如，在人脸识别领域，卷积神经网络方法已取得了超越人类识别能力的效果。另外，海量的管道缺陷数据也有助于构建识别能力较强的视觉模型。

  因此，本项目的目的在于依靠人工智能算法和管道缺陷大数据构建一款自动化和智能化程度较高的缺陷检测视觉模型。构建后的视觉模型不但可以高效精准的完成多类缺陷的识别与检测，而且该模型还可以通过新的数据完成“自我学习”并实现自动更新迭代。

实战出佳绩服务有保障

  本项目在政府主管部门、水务规划、管网运营及修复、地面坍塌隐患排查与治理、内窥检测行业等推广运用，为水环境治理、治水提质、地面坍塌隐患排查等社会关注的问题提供了有力的数据支撑和针对性的实施建议。

  此外，深圳市勘察研究院有限公司已成功与硬件厂商达成合作，管道智能检测技术将在未来嵌入仪器设备，进一步优化算法以及改善技术的适用性，提高排水管网建设质量、增强地面坍塌隐患治理能力、促进内窥检测行业健康发展。

 

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