1.本技术涉及图像识别技术领域，种污尤其涉及一种污水管道缺陷图像识别方法、水管系统、道缺端及终端及存储介质。陷图像识
背景技术：
2.城市排水管线是别方现代化城市不可缺少的重要基础设施，是法系城市水污染防治和城市排渍、排涝、统终防洪的存储骨干工程，是介质衡量现代化城市水平的重要标志之一，是流程改善城市投资环境的重要环节。同样，种污对排入城市排水设施的水管污水、废水和雨水等（以下称排水）进行调查、道缺端及梳理、陷图像识检测管理，别方是保障城市排水设施正常维护和安全运行，加强城市排水设施有偿使用管理，促进城市水环境改善的必要和有效手段，因此科学组织进行污水管线及污水源调查，加强城市排水污染源整治具有十分重要的意义。
3.相关技术中，对污水管道进行缺陷排查时，通常是借助cctv管道内窥电视摄像检测系统对污水管道内部环境进行摄像，检测人员通过观察视频文件，对污水管道当前状态进行分析，并判断出污水管道是否存在缺陷。
4.针对上述相关技术，发明人认为，相关技术中对污水管道是否发生缺陷的判断需要通过人为判断，容易产生误判现象。
技术实现要素：
5.为了有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性，本技术提供一种污水管道缺陷图像识别方法、系统、终端及存储介质。
6.第一方面本技术提供的一种污水管道缺陷图像识别方法，采用如下的技术方案：一种污水管道缺陷图像识别方法，包括：获取污水管道的实时视频图像；将所述实时视频图像输入到预设的缺陷学习模型中；基于所述实时视频图像与所述缺陷学习模型，判断所述污水管道是否存在缺陷；若所述污水管道存在缺陷，则基于所述实时视频图像获取缺陷类型；基于所述缺陷类型，获取缺陷等级；基于所述缺陷类型和所述缺陷等级，生成缺陷应对方案。
7.通过采用上述技术方案，先将实时视频图像输入到缺陷学习模型中，再判断污水管道是否存在缺陷，若存在缺陷，则先后获取缺陷类型和缺陷等级，并根据缺陷类型和缺陷等级制定相应的缺陷应对方案，通过将实时视频图像与缺陷学习模型中预存的大量视频图像进行比对和分析，判断污水管道是否存在缺陷，从而避免了通过采用人工观察实时视频图像，对污水管道当前状态进行分析，并判断出污水管道是否存在缺陷的方式，不仅有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性，也有助于提高工作效率。
8.可选的，所述基于所述实时视频图像与所述缺陷学习模型，判断所述污水管道是否存在缺陷的具体步骤包括：
判断所述污水管是否为既有污水管；若所述污水管不是既有污水管，则将所述实时视频图像与预设的目标视频图像进行比对，并生成第一比对结果；基于所述第一比对结果，判断所述污水管道是否存在缺陷。
9.通过采用上述技术方案，判断污水管道是否为既有污水管道，若不是，则表明该污水管道为新建污水管道，即不存在历史检测记录，因此只能将实时视频图像与预设的目标视频图像进行比对并判断污水管道是否存在缺陷，在判断污水管道是否存在缺陷时，加入污水管道的实际情况，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
10.可选的，所述基于所述实时视频图像与所述缺陷学习模型，判断所述污水管道是否存在缺陷的具体步骤还包括：若所述污水管为既有污水管，则判断是否存在对所述污水管道的历史检测记录；若不存在所述历史检测记录，则将所述实时视频图像与所述目标视频图像进行比对，并生成所述第一比对结果；基于所述第一比对结果，判断所述污水管道是否存在缺陷。
11.通过采用上述技术方案，若污水管为既有污水管，再判断是否存在对污水管道的历史检测记录，若不存在历史检测记录，则表明该污水管道未被检测过，或者被检测后未上传历史检测记录，则仍然只能将实时视频图像与目标视频图像进行比对，在判断污水管道是否存在缺陷时，加入污水管道的实际情况，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
12.可选的，所述基于所述实时视频图像与所述缺陷学习模型，判断所述污水管道是否存在缺陷的具体步骤还包括：若存在所述历史检测记录，则基于所述历史检测记录获取末次视频图像；将所述实时视频图像与所述末次视频图像进行比对，并生成第二比对结果；基于所述第二比对结果，判断所述污水管道是否存在缺陷。
13.通过采用上述技术方案，当存在历史检测记录时，通过历史检测记录获取末次视频图像，并将实时视频图像与末次视频图像进行比对，从而获得末次视频图像所对应时间到当前时间段内污水管道内的变化情况，根据该变化情况判断污水管道是否存在缺陷，更加贴合实际情况，从而有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
14.可选的，还包括：基于所述历史检测记录判断所述污水管道是否存在历史缺陷；若所述污水管道存在历史缺陷，则基于所述历史缺陷获取历史缺陷类型；基于所述历史缺陷，获取重点检测区域；基于所述历史缺陷类型以及所述重点检测区域，获取重点视频图像；基于所述重点视频图像，判断所述污水管道是否存在缺陷。
15.通过采用上述技术方案，先判断污水管道是否存在历史缺陷，若存在历史缺陷，则根据历史缺陷获取重点监测区域，根据重点检测区域获取重点视频图像，再结合重点视频图像，判断污水管道是否存在缺陷，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
16.可选的，还包括：获取目标地理位置信息；基于所述目标地理位置信息，获取目标检测项目；
基于目标检测项目，获取目标检测数据；判断所述目标检测数据是否满足预设的数据阈值要求；若所述目标检测数据不满足所述数据阈值要求，则判定所述污水管道存在缺陷。
17.通过采用上述技术方案，先获取目标地理位置信息，通过目标地理位置信息获取目标检测项目和目标检测数据，再通过判断目标检测数据是否满足预设的数据阈值要求来判断污水管道存在缺陷，在判断污水管道是否存在缺陷时，结合污水管道所处地理位置以及该地理位置的实际情况，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
18.可选的，所述缺陷类型包括结构性缺陷和功能性缺陷；所述基于所述缺陷类型和所述缺陷等级，生成缺陷应对方案的具体步骤包括：判断所述缺陷类型为所述结构性缺陷或所述功能性缺陷；若所述缺陷类型为所述结构性缺陷，则判断所述缺陷等级是否超过预设的缺陷等级阈值；若所述缺陷等级超过所述缺陷等级阈值，则生成第一方案作为缺陷应对方案；若所述缺陷等级不超过所述缺陷等级阈值，则生成第二方案作为缺陷应对方案；若所述缺陷类型为所述功能性缺陷，则判断所述缺陷等级是否超过预设的缺陷等级阈值；若所述缺陷等级超过所述缺陷等级阈值，则生成第三方案作为缺陷应对方案；若所述缺陷等级不超过所述缺陷等级阈值，则生成第四方案作为缺陷应对方案。
19.通过采用上述技术方案，先判断缺陷类型为结构性缺陷或功能性缺陷，再根据不同的缺陷类型所对应的不同缺陷等级，判断缺陷等级是否超过预设的缺陷等级阈值，最后根据不同结果生成对应的缺陷应对方案，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
20.第二方面，本技术还公开了一种污水管道缺陷图像识别系统，采用如下的技术方案：一种污水管道缺陷图像识别系统，包括：第一获取模块，用于获取污水管道的实时视频图像；输入模块，用于将所述实时视频图像输入到预设的缺陷学习模型中；判断模块，用于基于所述实时视频图像与所述缺陷学习模型，判断所述污水管道是否存在缺陷；第二获取模块，若所述污水管道存在缺陷，则第二获取模块用于基于所述实时视频图像获取缺陷类型；第三获取模块，用于基于所述缺陷类型，获取缺陷等级；第四获取模块，用于基于所述缺陷类型和所述缺陷等级，生成缺陷应对方案。
21.通过采用上述技术方案，先将实时视频图像输入到缺陷学习模型中，再判断污水管道是否存在缺陷，若存在缺陷，则先后获取缺陷类型和缺陷等级，并根据缺陷类型和缺陷等级制定相应的缺陷应对方案，通过将实时视频图像与缺陷学习模型中预存的大量视频图像进行比对和分析，判断污水管道是否存在缺陷，从而避免了通过采用人工观察实时视频图像，对污水管道当前状态进行分析，并判断出污水管道是否存在缺陷的方式，不仅有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性，也有助于提高工作效率。
22.第三方面，本技术提供的一种计算机装置，采用如下的技术方案：
一种智能终端，包括存储器、处理器，所述存储器中用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载计算机程序时，执行第一方面的方法。
23.通过采用上述技术方案，基于第一方面的方法生成计算机程序，并存储于存储器中，以被处理器加载执行，从而，根据存储器及处理器制作智能终端，方便使用者使用。
24.第四方面，本技术提供的一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载时，执行第一方面的方法。
25.通过采用上述技术方案，基于第一方面的方法生成计算机程序，并存储于计算机可读存储介质中，以被处理器加载并执行，通过计算机可读存储介质，方便计算机程序的可读及存储。
26.综上所述，本技术包括以下有益技术效果：先将实时视频图像输入到缺陷学习模型中，再判断污水管道是否存在缺陷，若存在缺陷，则先后获取缺陷类型和缺陷等级，并根据缺陷类型和缺陷等级制定相应的缺陷应对方案，通过将实时视频图像与缺陷学习模型中预存的大量视频图像进行比对和分析，判断污水管道是否存在缺陷，从而避免了通过采用人工观察实时视频图像，对污水管道当前状态进行分析，并判断出污水管道是否存在缺陷的方式，不仅有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性，也有助于提高工作效率。
附图说明
27.图1是本技术实施例一种污水管道缺陷图像识别方法的主要流程图；图2是步骤s201至步骤s203的具体步骤流程图；图3是步骤s301至步骤s303的具体步骤流程图；图4是步骤s401至步骤s403的具体步骤流程图；图5是步骤s501至步骤s505的步骤流程图；图6是步骤s601至步骤s605的步骤流程图；图7是步骤s701至步骤s707的步骤流程图；图8是本技术实施例一种污水管道缺陷图像识别系统的模块图。
28.附图标记说明：1、第一获取模块；2、输入模块；3、判断模块；4、第二获取模块；5、第三获取模块；6、第四获取模块。
具体实施方式
29.第一方面，本技术公开了一种污水管道缺陷图像识别方法。
30.参照图1，一种污水管道缺陷图像识别方法，包括步骤s101至步骤s106：步骤s101获取污水管道的实时视频图像。
31.具体的，本实施例中，采用cctv管道内窥电视获取实时视频图像。
32.步骤s102：将实时视频图像输入到预设的缺陷学习模型中。
33.具体的，本实施例中，预设的缺陷学习模型中预存有大量的污水管道缺陷视频图像，用于分析并识别输入到该缺陷学习模型中的视频图像所对应的污水管道是否存在缺
陷。
34.步骤s103：基于实时视频图像与缺陷学习模型，判断污水管道是否存在缺陷。
35.具体的，本实施例中，将实时视频图像与缺陷学习模型中的视频图像进行比对分析，判断污水管道是否存在缺陷。
36.步骤s104：若污水管道存在缺陷，则基于实时视频图像获取缺陷类型。
37.具体的，本实施例中，本实施例中，缺陷类型包括功能性缺陷和结构性缺陷，功能性缺陷又包括沉积、结垢、障碍物、树根、洼水、坝头和浮渣，而结构性缺陷则包括破裂、变形、错位、脱节、渗漏、腐蚀、胶圈脱落、支管暗接以及异物侵入。
38.具体的，本实施例中，若污水管道不存在缺陷，则不做任何操作。
39.步骤s105：基于缺陷类型，获取缺陷等级。
40.具体的，本实施例中，缺陷等级可以根据缺陷类型进行划分，例如将缺陷等级均分为1至4级，也可以将功能性缺陷分为1至3级，而结构性缺陷分为1至4级。
41.步骤s106：基于缺陷类型和缺陷等级，生成缺陷应对方案。
42.具体的，本实施例中，根据不同缺陷类型以及不同缺陷等级，制定对应的缺陷应对方案，例如，污水管道内存在少量泥沙沉积，缺陷等级判定为1级，不影响污水管道的正常使用，则可以不予处置；污水管道内存在少量泥沙沉积，缺陷等级判定为2级，不影响污水管道的正常使用，可以暂时不予处置，但是需要制定处理计划，并定时处理；污水管道内存在中量泥沙沉积，缺陷等级判定为3级，影响污水管道的正常使用，则可以制定处理计划并尽快处理；污水管道内存在大量泥沙沉积，缺陷等级判定为4级，严重影响污水管道的正常使用，则可以制定处理计划并立马处理。
43.本实施例提供的污水管道缺陷图像识别方法，先将实时视频图像输入到缺陷学习模型中，再判断污水管道是否存在缺陷，若存在缺陷，则先后获取缺陷类型和缺陷等级，并根据缺陷类型和缺陷等级制定相应的缺陷应对方案，通过将实时视频图像与缺陷学习模型中预存的大量视频图像进行比对和分析，判断污水管道是否存在缺陷，从而避免了通过采用人工观察实时视频图像，对污水管道当前状态进行分析，并判断出污水管道是否存在缺陷的方式，不仅有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性，也有助于提高工作效率。
44.参照图2，在本实施例的其中一种实施方式中，步骤s103基于实时视频图像与缺陷学习模型，判断污水管道是否存在缺陷的具体步骤包括步骤s201至步骤s203：步骤s201：判断污水管是否为既有污水管。
45.具体的，本实施例中，污水管包括既有污水管和新建污水管，其中既有污水管为已经投入使用的污水管，新建污水管为尚未正式投入使用的污水管。
46.步骤s202：若污水管不是既有污水管，则将实时视频图像与预设的目标视频图像进行比对，并生成第一比对结果。
47.具体的，本实施例中，目标视频图像为理想状态下刚建成时的污水管的视频图像；第一比对结果中包含实时视频图像与目标视频图像的区别因素。
48.步骤s203：基于第一比对结果，判断污水管道是否存在缺陷。
49.具体的，本实施例中，对第一比对结果中的区别因素进行分析，判断该区别因素是否满足构成污水管缺陷的条件，从而判断该污水管是否存在缺陷。具体的，本实施例中，构成污水管缺陷的条件可以根据相关污水管缺陷标准设定。
50.本实施方式提供的污水管道缺陷图像识别方法，判断污水管道是否为既有污水管道，若不是，则表明该污水管道为新建污水管道，即不存在历史检测记录，因此只能将实时视频图像与预设的目标视频图像进行比对并判断污水管道是否存在缺陷，在判断污水管道是否存在缺陷时，加入污水管道的实际情况，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
51.参照图3，在本实施例的其中一种实施方式中，步骤s103基于实时视频图像与缺陷学习模型，判断污水管道是否存在缺陷的具体步骤还包括步骤s301至步骤s303：步骤s301：若污水管为既有污水管，则判断是否存在对污水管道的历史检测记录。
52.具体的，本实施例中，历史检测记录为对该污水管本次进行检测之前的检测记录。
53.步骤s302：若不存在历史检测记录，则将实时视频图像与目标视频图像进行比对，并生成第一比对结果。
54.具体的，本实施例中，该步骤与步骤s202所采取的方式一致。
55.步骤s303：基于第一比对结果，判断污水管道是否存在缺陷。
56.具体的，本实施例中，该步骤与步骤s203所采取的方式一致。
57.本实施方式提供的污水管道缺陷图像识别方法，若污水管为既有污水管，再判断是否存在对污水管道的历史检测记录，若不存在历史检测记录，则表明该污水管道未被检测过，或者被检测后未上传历史检测记录，则仍然只能将实时视频图像与目标视频图像进行比对，在判断污水管道是否存在缺陷时，加入污水管道的实际情况，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
58.参照图4，在本实施例的其中一种实施方式中，步骤s103基于实时视频图像与缺陷学习模型，判断污水管道是否存在缺陷的具体步骤还包括步骤s401至步骤s403：步骤s401：若存在历史检测记录，则基于历史检测记录获取末次视频图像。
59.具体的，本实施例中，末次视频图像指最后一次对该污水管道进行检测，若存在缺陷并进行修护后的视频图像。
60.步骤s402：将实时视频图像与末次视频图像进行比对，并生成第二比对结果。
61.具体的，本实施例中，第二比对结果中包含实时视频图像与末次视频图像的区别因素。
62.步骤s403：基于第二比对结果，判断污水管道是否存在缺陷。
63.具体的，本实施例中，对第二比对结果中的区别因素进行分析，判断该区别因素是否满足构成污水管缺陷的条件，从而判断该污水管是否存在缺陷。
64.本实施方式提供的污水管道缺陷图像识别方法，当存在历史检测记录时，通过历史检测记录获取末次视频图像，并将实时视频图像与末次视频图像进行比对，从而获得末次视频图像所对应时间到当前时间段内污水管道内的变化情况，根据该变化情况判断污水管道是否存在缺陷，更加贴合实际情况，从而有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
65.参照图5，在本实施例的其中一种实施方式中，还包括步骤s501至步骤s505：步骤s501：基于历史检测记录判断污水管道是否存在历史缺陷。
66.具体的，本实施例中，历史缺陷为历史检查记录中检查出来的缺陷。
67.步骤s502：若污水管道存在历史缺陷，则基于历史缺陷获取历史缺陷类型。
68.具体的，本实施例中，历史缺陷类型即历史缺陷的类型。
69.步骤s503：基于历史缺陷，获取重点检测区域。
70.具体的，本实施例中，重点检测区域包括出现历史缺陷的区域，或根据污水管道实际情况自行设定的区域，例如接口处等。
71.步骤s504：基于历史缺陷类型以及重点检测区域，获取重点视频图像。
72.具体的，本实施例中，重点视频图像为拍摄自重点检测区域的实时视频图像；当存在历史缺陷时，根据该历史缺陷的类型以及该历史缺陷所在位置即重点检测区域，对该位置的污水管道进行重点检测，例如在重点检测区域时，控制cctv管道内窥电视摄像的行进速度，或者对重点检测区域进行往复摄像等。
73.步骤s505：基于重点视频图像，判断污水管道是否存在缺陷。
74.具体的，本实施例中，将重点视频图像和末次视频图像进行比对，并判断污水管道是否存在缺陷。
75.本实施方式提供的污水管道缺陷图像识别方法，先判断污水管道是否存在历史缺陷，若存在历史缺陷，则根据历史缺陷获取重点监测区域，根据重点检测区域获取重点视频图像，再结合重点视频图像，判断污水管道是否存在缺陷，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
76.参照图6，在本实施例的其中一种实施方式中，还包括步骤s601至步骤s605：步骤s601：获取目标地理位置信息。
77.具体的，本实施例中，目标地理位置信息包括被检测污水管的具体位置，以及该位置周边的一些具体情况，例如被检测污水管道周边的工厂情况，排放的污水中是否具有腐蚀性较强或粘附性较强的物质，又例如被检测污水管道周边是否有较多泥沙或树木等容易造成污水管道堵塞的物质，再例如污水管道附近是否有基建工程，容易造成污水管道破裂等。
78.步骤s602：基于目标地理位置信息，获取目标检测项目。
79.具体的，本实施例中，目标检测项目为根据目标地理位置信息而自行设定的检测项目，例如当污水管道附近有排放腐蚀性较强物质的工厂时，则目标检测项目可以是腐蚀性检测，当污水管道附近有基建工程时，目标检测项目可以是压力检测或渗水检测等。
80.步骤s603：基于目标检测项目，获取目标检测数据。
81.具体的，本实施例中，目标检测数据为对目标检测项目检测完成后得到的数据，例如酸碱度或压力值等。
82.步骤s604：判断目标检测数据是否满足预设的数据阈值要求。
83.具体的，本实施例中，数据阈值要求根据相对应的目标检测数据而设定，具体标准参考相关验收或检测标准。
84.步骤s605：若目标检测数据不满足数据阈值要求，则判定污水管道存在缺陷。
85.具体的，本实施例中，若目标检测数据满足数据阈值要求，则结合图像识别等因素综合判断该污水管道是否存在缺陷。
86.本实施方式提供的污水管道缺陷图像识别方法，先获取目标地理位置信息，通过目标地理位置信息获取目标检测项目和目标检测数据，再通过判断目标检测数据是否满足预设的数据阈值要求来判断污水管道存在缺陷，在判断污水管道是否存在缺陷时，结合污水管道所处地理位置以及该地理位置的实际情况，有助于提高对污水管道缺陷检测的准确性。
87.参照图7，在本实施例的其中一种实施方式中，步骤s106基于缺陷类型和缺陷等级，生成缺陷应对方案的具体步骤包括步骤s701至步骤s707：步骤s701：判断缺陷类型为结构性缺陷或功能性缺陷。
88.具体的，本实施例中，缺陷类型包括结构性缺陷和功能性缺陷。
89.步骤s702：若缺陷类型为结构性缺陷，则判断缺陷等级是否超过预设的缺陷等级阈值。
90.具体的，本实施例中，当缺陷类型为结构性缺陷时，缺陷等级阈值可以为1级。
91.步骤s703：若缺陷等级超过缺陷等级阈值，则生成第一方案作为缺陷应对方案。
92.具体的，本实施例中，第一方案包括定时处理、尽快处理和马上处理缺陷，处理方案分别与当缺陷类型为结构性缺陷时缺陷等级的2至4级对应。
93.步骤s704：若缺陷等级不超过缺陷等级阈值，则生成第二方案作为缺陷应对方案。
94.具体的，本实施例中，第二方案为暂不处理，或根据实际情况进行处理。
95.步骤s705：若缺陷类型为功能性缺陷，则判断缺陷等级是否超过预设的缺陷等级阈值。
96.具体的，本实施例中，当缺陷类型为功能性缺陷时，缺陷等级阈值可以为2级。
97.步骤s706：若缺陷等级超过缺陷等级阈值，则生成第三方案作为缺陷应对方案。
98.具体的，本实施例中，第三方案包括尽快处理和马上处理，处理方案分别与当缺陷类型为功能性缺陷时缺陷等级的3至4级对应。
99.步骤s707：若缺陷等级不超过缺陷等级阈值，则生成第