【企业简介】 公司深耕政企数字化服务，是一家行业领先的智慧城市数字化服务提供商、国家级专精特新“小巨人”企业、国有控股企业，主营产品有数字孪生城市平台、智能管道检测机器人、智慧消防和智能枪弹管理系统。 【需求内容】 纯粹依赖深度学习模型可能在一些复杂或边缘案例上表现不佳，尤其是当数据集的多样性不足或特定类型的缺陷特征难以被模型直接学习，希望引入专家知识，如形态学方法，提升检测准确率和泛化能力，以实现自动化、高精度的管道缺陷检测，最终减少甚至消除人工对难例的二次判断需求。 【技术难点】 1、如何将形态学等专家知识以合适的方式融入深度学习框架中，确保两者优势互补，而非相互干扰。 2、在融合专家知识后，如何调整和优化深度学习模型的训练过程，以充分利用新增信息提升检测性能。 3、确保融合模型能在不同管道类型、材质及运行条件下保持良好的检测效果，减少过拟合风险。 4、在保证检测精度的同时，需考虑算法的实时性和计算效率，以满足实际应用场景的需求。 【指标内容】 1、开发出一种能够高效融合专家知识与深度学习技术的管道缺陷检测系统。 2、系统能够自动识别和分类多种类型的管道缺陷，减少或消除对人工二次判断的依赖。 3、系统在保持高检测精度的同时，具备良好的实时性和计算效率，适用于多种实际应用场景。 4、提供一套完善的模型训练、优化和评估方法，为后续类似系统的开发提供参考和借鉴。