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摘要
城市排水系统是城市公用设施的重要组成部分，排水管道的定期检查和维护对于地下管网的安全运行十分重要。漂流式胶囊机器人具有作业便捷、高效、低成本等特点，可满足地下管网大范围普查需求。然而，高效的作业方式带来了剧增的待处理数据，同时漂流式作业采集的视频数据包含振动、光照等多项干扰因素，传统数据处理方法无法适用，亟需开发新的智能病害识别方法。基于此，提出了一种基于改进残差注意力的病害识别方法。该方法以视频片段为输入，利用卷积神经网络对每一帧进行特征提取，然后将不同层沿特定维度融合后进行分类识别。实验结果表明，所提方法的识别准确率可达89.6%，优于未改进的残差网络，可有效提高漂流式胶囊机器人的识别精度和效率。
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单位深圳市人工智能与机器人研究院; 深圳大学城市智慧交通与安全运维研究院; 深圳大学
