城市地下排水管道是城市管网系统的重要组成部分,它对城市的交通系统和公共卫生起着举足轻重的作用。深度卷积神经网络在各种与计算机视觉相关的任务中取得了压倒性的成功,如对象分类、检测和分割。演化计算和机器学习是人工智能领域的两个重要发展分支,演化深层神经网络是这两个研究分支交叉融合的一个发展方向。因此,采用现代化智能视频检测技术对城市地下排水管道进行检测排查,快速检测出有安全隐患的管道并修复,对保障城市系统健康运行具有十分重要的现实意义。
本研究课题聚焦解决城市地下排水管道裂痕检测识别中存在的实际应用问题,研究基于代理模型的演化深层神经网络技术和细节增强生成对抗网络。拟开展以下四个方面的研究:1)面向演化深层神经网络的高效代理模型;2)基于混合网络基本模块的多目标多任务演化深层神经网络;3)基于自注意力机制和半监督的演化生成对抗网络数据增强;4)基于高效代理模型的演化深层神经网络在城市地下排水管道裂痕检测识别中的应用。本研究可为演化深层神经网络中的问题提供有效方法,其研究成果可应用于众多科学研究和实际工程领域。