一种管网缺陷识别优化方法、系统、设备及介质

本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种管网缺陷识别优化方法、系统、设备及介质，其中方法包括：通过管道巡检设备获取水电站管网系统的管道内图像和视频数据，并进行图像去噪和增强处理；通过预训练的卷积神经网络对预处理后的图像进行缺陷初步识别，输出缺陷初步识别结果；基于缺陷初步识别结果，通过混沌序列生成种群，结合反向学习和佳点集优化策略，通过人工大猩猩部队优化算法进行全局搜索与局部优化；对缺陷优化识别结果进行多维特征提取，并通过包括主成分分析方法在内的降维方法进行降维；将缺陷识别结果进行汇总与分析，生成缺陷报告。本发明不仅有效提升了管网缺陷检测精度，还增强了模型的全局搜索能力，避免陷入局部最优。