本课题结合公司排水管道清疏检测修复业务开展的现状，针对井室三维建模以及管道缺陷自动化分析处理进行研究，课题从2016年6月开始至2019年12月结束，主要完成了以下成果:（1)研制出基于Kinect深度传感器的井室扫描装置和管道缺陷检测装置，可以有效的完成半径在1~4m的排水井室内壁的数据采集，实现对排水井室三维重建。（2)研制出管道缺陷检测装置，该装置在获取管道内部视频的同时可进行管道内部的测量，在检测长度15米内精度可保证在5cm左右。（3)课题组对基于深度学习的地下管道缺陷识别关键技术进行了深入研究，提出了一种基于分层深度卷积神经网络的方法，该方法对6类管道缺陷的分类准确率超过90%。（4)基于SOA技术，开发了排水管道精细化管控平台。（5)提出了基于多视频立体匹配技术的地下管道检测视频的三维重建方法。（6)提出了基于光流的视频处理方法，能够自动从视频中检测出停顿区域后截图分析。研究成果已经在南京市鼓楼区江东北路以西片区雨水管道清疏排查工程、鼓楼区江东北路以东片区雨水管道清疏排查工程、溧水城区排水管网清淤疏通CCTV 检测修复及断头路管网打通工程等项目中进行推广应用。,本课题结合公司排水管道清疏检测修复业务开展的现状，针对井室三维建模以及管道缺陷自动化分析处理进行研究，课题从2016年6月开始至2019年12月结束，主要完成了以下成果:（1)研制出基于Kinect深度传感器的井室扫描装置和管道缺陷检测装置，可以有效的完成半径在1~4m的排水井室内壁的数据采集，实现对排水井室三维重建。（2)研制出管道缺陷检测装置，该装置在获取管道内部视频的同时可进行管道内部的测量，在检测长度15米内精度可保证在5cm左右。（3)课题组对基于深度学习的地下管道缺陷识别关键技术进行了深入研究，提出了一种基于分层深度卷积神经网络的方法，该方法对6类管道缺陷的分类准确率超过90%。（4)基于SOA技术，开发了排水管道精细化管控平台。（5)提出了基于多视频立体匹配技术的地下管道检测视频的三维重建方法。（6)提出了基于光流的视频处理方法，能够自动从视频中检测出停顿区域后截图分析。研究成果已经在南京市鼓楼区江东北路以西片区雨水管道清疏排查工程、鼓楼区江东北路以东片区雨水管道清疏排查工程、溧水城区排水管网清淤疏通CCTV 检测修复及断头路管网打通工程等项目中进行推广应用。 2100433B