基于轻量化GELAN的多种类管道病害检测
曹建林1，周 健1，陈雪元1，张志刚1，朱仁民1，唐 强2，黄钰程2*
(1. 江苏省地质局第四地质大队，江苏 苏州 215129; 2. 苏州大学 轨道交通学院，江苏 苏州 215131)
摘 要： 排水管道在城市基础设施中发挥着重要作用，其通常具有较长的使用寿命。但长时间使用不可避免会产生各种病害，进而引发环境、安全问题。因此，定期检测排水管道病害类型和数量，为排水管道维护提供数据支持显得尤为重要。针对现有排水管道病害检测模型检测精度低的问题，基于YOLOv9中提出的GELAN，首先通过减少深度因子和宽度因子对GELAN进行结构轻量化，其参数量和计算量分别减少了92.97%和92.85%;其次，采用深度卷积DWConv替换网络主干中的标准卷积，进一步对结构进行轻量化的同时提升了模型检测精度;最后，引入DySample，其根据输入数据的特征自适应调整卷积核的权重，从而更好地捕捉病害的细节和特征，同时避免了耗时的动态卷积运算和额外子网络。实验结果表明，改进的GELAN模型在7种管道病害检测任务上具有94.5%的平均mAP值，具有较高的工程实践意义。
关键词： 多种类管道病害检测; YOLOv9; GELAN; DWConv; DySample; 轻量化
基金项目： 国家自然科学基金项目(52208360)
引文格式： 曹建林，周健，陈雪元，等. 基于轻量化GELAN的多种类管道病害检测[J]. 市政技术，2025，43(2)：117-125. (CAO J L，ZHOU J，CHEN X Y，et al. Detection of various pipeline diseases based on lightweight GELAN[J]. Journal of municipal technology，2025，43(2)：117-125.)