●前言
第1章 概述
1.1 管道行業發展歷史
1.2 排水管道現狀
1.3 管道引起的“城市病”
1.3.1 路面塌陷
1.3.2 城市內澇
1.3.3 黑臭水體
1.3.4 污水濃度異常
1.4 排水管道結構性缺陷
1.5 排水管道功能性缺陷
1.6 排水管道檢測的必要性
1.6.1 管道問題及危害
1.6.2 制訂養護計劃的基礎
1.6.3 制訂修復方案的依據
1.6.4 雨污分流工程的需要
1.6.5 經濟效益分析
參考文獻
第2章 國內外排水管道檢測技術發展
2.1 概述
2.2 人工檢測方法
2.2.1 人工開井巡視
2.2.2 潛水檢查
2.2.3 簡易工具檢查
2.3 管道視頻檢測技術
2.3.1 管道潛望鏡檢測
2.3.2 CCTV檢測
2.3.3 激光掃描檢測
2.4 管道聲吶檢測技術
2.4.1 基本知識
2.4.2 檢測方法
2.4.3 數據處理與評價
2.4.4 工程應用
2.5 管道電法測漏技術
2.5.1 基本知識
2.5.2 檢測方法
2.5.3 數據處理與評價
2.5.4 工程應用
2.6 雷達檢測技術
2.6.1 技木原理
2.6.2 正演模型
2.6.3 反演模型
2.6.4 探地雷達檢測
2.6.5 管道雷達檢測
參考文獻
第3章 大數據與人工智能發展
3.1 概述
3.2 大數據的發展及應用
3.2.1 大數據的基本概念
3.2.2 大數據的發展
3.2.3 大數據相關政策
3.2.4 大數據的應用及發展趨勢
3.3 人工智能發展及應用
3.3.1 人工智能基本概念
3.3.2 人工智能的發展
3.3.3 人工智能的應用
3.4 機器學習的發展及應用
3.4.1 機器學習的基本概念
3.4.2 機器學習的發展
3.4.3 機器學習的分類
3.4.4 機器學習的應用
3.5 深度學習發展及應用
3.5.1 深度學習的基本概念
3.5.2 深度學習的發展
3.5.3 深度學習框架
3.5.4 深度學習的常見算法
參考文獻
第4章 基於CNN的排水管道缺陷檢測技術
4.1 概述
4.2 排水管道缺陷檢測算法綜述
4.2.1 傳統算法
4.2.2 機器學習
4.2.3 深度學習
4.3 基於深度學習的卷積神經網絡介紹
4.3.1 卷積神經網絡基本結構
4.3.2 現有的卷積神經網絡
4.4 基於CNN的排水管道缺陷檢測技術應用現狀
4.4.1 卷積神經網絡在工程領域的發展現狀
4.4.2 卷積神經網絡在排水管道領域的發展現狀
4.5 基於CNN的排水管道缺陷檢測技術基本原理
4.5.1 排水管道缺陷圖像獲取
4.5.2 建立排水管道缺陷數據集
4.5.3 模型訓練
4.5.4 超參數的調優
4.5.5 模型的測試
4.6 排水管道檢測技術評價及對比分析
4.6.1 準確度上升曲線
4.6.2 各類別混淆矩陣統計分析
4.6.3 macro-F1分數
4.7 檢測結果分析
參考文獻
第5章 基於目標探測的排水管道管周缺陷雷達檢測
5.1 概述
5.2 目標探測算法原理
5.2.1 目標探測算法基礎
5.2.2 基於候選區域的目標探測算法
5.2.3 基於回歸的目標探測算法
5.3 深度學習目標探測算法應用現狀
5.3.1 目標探測算法在工程領域的應用
5.3.2 目標探測算法在管道領域的應用
5.4 探地雷達算法原理
5.5 探地雷達圖像檢測
5.5.1 檢測方法概述
5.5.2 智能檢測方法
5.5.3 檢測結果評價分析
參考文獻
第6章 基於實例分割算法的排水管道缺陷分割
6.1 概述
6.2 深度學習實例分割算法應用現狀
6.2.1 實例分割算法在工程領域的應用現狀
6.2.2 實例分割算法在地下管網中的應用現狀
6.3 實例分割算法原理
6.3.1 基本步驟
6.3.2 常見實例分割模型
6.4 實例分割算法評價指標
6.4.1 準確率
6.4.2 準確率與召回率
6.4.3 F分數
6.4.4 P-R曲線、AP及MAP
6.5 基於實例分割算法的排水管道缺陷智能分割結果分析
6.5.1 實驗環境
6.5.2 評估指標
6.5.3 模型訓練
6.5.4 分割結果
6.5.5 模型對比分析
參考文獻
第7章 基於三維點雲的排水管道缺陷量化
7.1 概述
7.2 三維點雲處理技術介紹
7.2.1 三維點雲介紹
7.2.2 三維點雲處理技術的應用
7.3 三維點雲濾波技術研究現狀
7.3.1 點雲濾波的概念
7.3.2 點雲濾波主要方法
7.4 三維點雲特征描述與提取
7.4.1 特征描述與提取的概念及算法
7.4.2 三維點雲主要特征描述子
7.5 三維點雲分割技術研究現狀
7.5.1 點雲分割概念及算法
7.5.2 點雲分割主要方法
7.6 基於三維點雲的排水管道缺陷體積測量
7.6.1 應用概述
7.6.2 具體實施步驟
7.6.3 測量結果展示
參考文獻
第8章 基於BIM的排水管道三維缺陷信息管理平臺
8.1 概述
8.2 BIM技術介紹
……

本書內容豐富且緊跟人工智能時代潮流，主要包括地下排水管道缺陷現狀、國內外排水管道檢測技術發展、大數據與人工智能發展、基於CNN的排水管道缺陷檢測技術、基於目標探測的排水管道管周缺陷雷達檢測、基於實例分割算法的排水管道缺陷分割、基於三維點雲的排水管道缺陷量化、基於BIM的排水管道三維缺陷信息管理平臺等內容。本書繫統介紹了地下排水管道智能化檢測的概念、人工智能、大數據處理、深度學習模型訓練等技術知識。本書繫作者結合自身多年排水行業工作實踐和調查研究，查閱大量國內外相關資料完成，可為從事人工智能、大數據處理、排水管道檢測等行業的人員提供參考。