1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快，地下管网建设规模日益庞大，但由于管线老化、施工缺陷、外部环境等因素，地下管道损害问题日益突出，对城市安全运行和居民生活构成严重威胁。
传统的地下管道检测主要依赖人工方式，存在效率低、成本高、危险性大等问题。
为了解决这些问题，近年来，闭路电视（CCTV）地下管道检测技术得到广泛应用，能够快速、准确、直观地获取管道内部信息。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机技术、图像处理技术和人工智能技术的快速发展，CCTV地下管道检测评估技术取得了显著进步，国内外众多学者和研究机构对该领域进行了深入研究。
1. 国内研究现状
国内在CCTV地下管道检测评估领域起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕CCTV地下管道检测评估报告软件的设计与实现展开，主要内容包括：
1.系统需求分析:对CCTV地下管道检测评估报告软件的功能需求、性能需求、数据需求等进行详细分析，明确系统的设计目标和功能范围。
2.系统总体设计:确定系统的总体架构、模块划分、数据库设计以及关键技术方案，为软件的详细设计和开发提供蓝图。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用软件工程的理论和方法，结合人工智能、图像识别等技术，按照以下步骤逐步开展：
1.准备阶段:收集整理国内外相关文献资料，进行深入研究，了解CCTV地下管道检测评估技术的现状和发展趋势，掌握相关理论知识和技术方法，为研究工作的顺利开展奠定基础。
2.需求分析阶段:对CCTV地下管道检测评估报告软件的用户需求进行深入调研和分析，明确软件的功能需求、性能需求、数据需求等，并编写详细的需求规格说明书，为软件的设计和开发提供依据。
3.系统设计阶段:根据需求规格说明书，进行软件系统的总体设计，包括系统架构设计、模块划分、数据库设计、关键技术方案设计等，并绘制相应的系统架构图、数据流程图等设计文档，为软件的编码实现提供蓝图。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的管道缺陷自动识别:采用先进的深度学习算法，对CCTV采集的管道图像进行智能分析，实现对管道裂缝、变形、腐蚀等多种缺陷的自动识别，提高缺陷识别的准确性和效率。
2.基于知识库的评估报告自动生成:构建comprehensive的管道缺陷知识库，包含缺陷类型、特征描述、危害等级、维修建议等信息，并结合相关标准规范，实现评估报告的自动生成，提高报告的规范性和客观性。
3.三维可视化展示:将管道检测数据与三维模型相结合，实现管道内部状况的三维可视化展示，为管道维护和修复提供更加直观、准确的参考依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.魏巍,张天缘,张宏伟,等.基于YOLOv5的城市地下排水管道CCTV图像缺陷检测[J].给水排水,2023,59(04):134-142.
2.张建伟,黄磊,张帆,等.基于深度学习的城市排水管道CCTV检测图像识别方法[J].中国给水排水,2022,38(18):109-113.
3.黄凯,叶青.基于深度学习的排水管道CCTV检测缺陷自动识别[J].中国给水排水,2021,37(02):103-108.
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