在日常生活中，水泥基建类建筑无处不在，从脚下的路面到庞大的地铁系统、复杂的隧道网络，它们构成了现代城市的基础框架。然而，这些建筑设施并非一旦建成便一劳永逸，而是需要持续的维护与检修，以确保其安全、高效地运行。水泥基建设施作为现代城市运转的重要支撑，其安全稳定运行至关重要。传统的人工巡检模式已难以满足日益增长的基建设施运维需求，暴露出效率低下、成本高昂、安全隐患等诸多问题。随着人工智能技术的快速发展，AI赋能的智能化巡检模式正在重塑传统基建运维体系，开启基建安全管理的新篇章。

一、传统巡检模式面临严峻挑战

传统的巡检作业高度依赖人工，经验丰富的工程师需要亲自前往现场，利用专业设备进行细致的检查。这种模式虽然在一定程度上保证了巡检的质量，但其局限性也日益凸显。一方面，人工巡检存在漏检的风险，尤其是在面对庞大且复杂的基建网络时，难以做到百分之百的覆盖。另一方面，人工成本高昂，且难以维持24小时全天候的作业强度，这在一定程度上限制了巡检的效率和频率，在复杂的基建设施环境中，人眼识别存在视觉疲劳、注意力分散等问题，极易造成安全隐患的漏检误判。特别是在高海拔、海底隧道等危险作业环境中，人工巡检不仅效率低下，更对巡检人员的人身安全构成严重威胁。

此外，传统巡检还受到气象天气等因素的限制。恶劣的天气条件，如暴雨、大风、严寒等，往往导致巡检作业无法进行，从而延误了安全隐患的及时发现和处理。气象条件对人工巡检的影响尤为显著。恶劣天气下，巡检工作往往被迫中断，难以及时发现和处理突发问题。这种被动式的巡检模式，无法满足现代城市对基建设施安全运行的高标准要求。更为严重的是，一些基建设施位于高海拔、塔吊、海底、隧道等危险位置，这些场所的巡检作业对人员的安全构成了极大威胁。

人工巡检的高成本问题日益凸显。培养一名合格的巡检工程师需要投入大量时间和资源，而要实现24小时全天候巡检，则需要投入更多的人力成本。这种高成本、低效率的运维模式，已成为制约基建设施安全管理水平提升的主要瓶颈。

二、AI技术赋能智能化巡检

计算机视觉技术的突破为智能化巡检提供了技术支撑。通过深度学习算法，AI模型能够准确识别基建设施表面的裂缝、腐蚀、变形等缺陷，其识别精度已超越人眼极限。基于海量标注数据训练的AI模型，具备强大的特征提取和模式识别能力。

智能化巡检系统采用"云-边-端"协同架构，在边缘端部署AI算力设备，实现实时视频流分析。系统能够自动识别异常情况，即时推送预警信息，大幅提升隐患发现的及时性。这种架构既保证了实时性，又降低了数据传输成本。借助于海量铺设安装的摄像头，我们可以源源不断地采集作业场景下的图像数据。这些摄像头充当了“人眼”的角色，实时捕捉基建设施的运行状态。随后，由具有专业背景的师傅进行数据标注，以开发构建智能化的检测模型。这一模型能够识别各种潜在的安全隐患，如裂缝、变形、脱落等，从而实现对基建设施的智能化监测。更为先进的是，借助于边缘端的算力设备，我们可以将智能检测模型装载进去，实现对摄像头端采集到的画面进行实时智能检测识别。当发现问题或疑似问题时，系统能够及时将警报推送到中央平台端，由专门的巡检团队负责处理。这种AI赋能的作业模式极大地降低了人工成本，同时实现了全天候的工作方式，让巡检更加精准化、高效化。

三、智能化巡检带来的变革

AI智能化巡检模式相较于传统巡检具有诸多优势。首先，它降低了人工成本，提高了巡检效率。通过智能化的检测模型，系统能够自动识别和处理潜在的安全隐患，减少了人工巡检的需求。其次，AI巡检实现了全天候的工作方式，不受气象天气等因素的限制。这意味着无论天气如何恶劣，系统都能够持续地进行监测和警报，确保基建设施的安全运行。智能化巡检系统实现了7×24小时不间断工作，彻底改变了传统巡检的时间限制。系统能够同时监控多个点位，巡检效率呈指数级提升。这种变革使得基建设施的安全管理从被动应对转向主动预防。智能化巡检显著降低了人力成本和管理成本。AI系统一次性投入后，主要成本在于系统维护和升级，远低于持续的人工成本支出。这种成本优势使得大规模推广应用成为可能。

此外，AI巡检还能够提高巡检的精准度和覆盖率。智能检测模型能够识别各种细微的安全隐患，从而避免了人工巡检中可能存在的漏检问题。同时，通过摄像头的广泛铺设和实时监测，系统能够实现对基建设施的全面覆盖，确保每一个角落都在监控之下。

本文就是在这样的思考背景下想要尝试从实验的角度开发构建水泥基建场景诸如：路面、墙体类裂缝缺陷智能化检测系统，首先看下实例效果：

接下来看下实例数据：

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是YOLO系列目标检测算法的经典版本，由Ultralytics团队于2020年发布。其构建原理主要基于深度学习技术，通过构建神经网络模型来实现对图像中目标的快速、准确检测。

YOLOv5的模型结构主要由以下几个核心部分组成：

输入端：

Mosaic图像增强：通过组合多个不同的图像来生成新的训练图像，增加数据集的多样性，提高模型的鲁棒性。
自适应锚框计算：自动计算出最适合输入图像的锚框参数，提高目标检测的精度。
自适应图片缩放：根据目标尺度自适应地缩放输入图像的尺寸，以适应不同尺度目标的检测。
Backbone层：

通常采用CSPDarknet53作为主干网络，具有较强的特征提取能力和计算效率。
Focus结构：用于特征提取的卷积神经网络层，对输入特征图进行下采样，减少计算量和参数量。
Neck网络：

主要负责跨层特征融合和处理，提升模型对小目标的检测效果。常见的结构包括FPN（特征金字塔网络）和PANet等。
Head网络：

包含预测层，用于生成目标检测框和类别置信度等信息。
损失函数：

采用常见的目标检测损失函数，如IOU损失、二值交叉熵损失等，以及Focal Loss等用于缓解类别不平衡问题的损失函数。
二、技术亮点

单阶段检测：YOLOv5在单阶段内完成了目标的定位和分类，大大简化了检测流程，提高了检测速度。
高精度与高速度：通过优化模型结构和参数，YOLOv5在保持高精度（mAP可达83.8%）的同时，实现了较快的检测速度（可达140FPS），适用于实时检测场景。
易用性与可扩展性：YOLOv5提供了简单易用的接口和多种预训练模型，便于用户进行模型训练和部署。同时，支持自定义数据集进行训练，具有良好的可扩展性。
数据增强技术：如Mosaic图像增强等技术的应用，有效增加了数据集的多样性，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
三、优劣分析
优点：

速度快：YOLOv5的检测速度非常快，适用于实时性要求较高的应用场景。
精度高：在多种目标检测任务中表现出色，具有较高的准确率。
易于训练与部署：提供了简单易用的接口和多种预训练模型，降低了模型训练和部署的门槛。
可扩展性强：支持自定义数据集进行训练，适用于不同场景下的目标检测任务。
缺点：

对小目标检测效果不佳：相比于一些专门针对小目标检测的算法，YOLOv5在小目标检测上的表现可能有所不足。
对密集目标检测效果不佳：在密集目标检测场景中，YOLOv5可能会出现重叠框的问题，影响检测效果。
需要更多的训练数据：为了达到更好的检测效果，YOLOv5需要更多的训练数据来支撑模型的训练过程。
YOLOv5算法模型以其单阶段检测、高精度与高速度、易用性与可扩展性等优势在目标检测领域取得了显著成效。然而，在应对小目标和密集目标检测等挑战时仍需进一步优化和改进。

实验截止目前，本文将YOLOv5系列五款不同参数量级的模型均进行了开发评测，接下来看下模型详情：

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv5 object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/yolov5
 
# Parameters
nc: 5  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov5n.yaml' will call yolov5.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]
  s: [0.33, 0.50, 1024]
  m: [0.67, 0.75, 1024]
  l: [1.00, 1.00, 1024]
  x: [1.33, 1.25, 1024]
 
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]
 
# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13
 
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)
 
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)
 
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)
 
   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

实验阶段我们保持完全相同的参数设置，等待五款参数量级的模型全部开发训练完成后来对其进行全方位各指标的对比分析。

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【loss曲线】

在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。

【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为[email protected]或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。

【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

整体5款模型对比结果来看，五款模型最终并没有拉开较为明显的差距，其中，n系列的模型效果略低一点，其余四款模型则达到了较为相近的水准，这里我们综合考虑使用s系列的模型作为最终的推理模型。

接下来看下s系列模型的详情。

【离线推理实例】

【Batch实例】

【混淆矩阵】

【F1值曲线】

【Precision曲线】

【PR曲线】

【Recall曲线】

【训练可视化】

智能化巡检推动了基建运维体系的数字化转型。通过积累海量巡检数据，建立设施健康档案，为预防性维护提供数据支撑。这种数据驱动的运维模式，正在重塑整个基建安全管理体系。智能化巡检技术的应用，标志着基建安全管理进入AI时代。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，智能化巡检将在更广阔的领域发挥作用。未来，随着5G、物联网等新技术的融合应用，智能化巡检系统将实现更精准的缺陷识别、更智能的决策支持，为城市基建设施的安全运行提供坚实保障。这场由AI技术驱动的基建运维革命，正在重新定义城市安全管理的新标准。