基于深度学习的地下管网缺陷智能识别与预警方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的地下管网缺陷智能识别与预警方法及系统，涉及管网检测技术领域，包括采用管道检测机器人获取多源数据并预处理；通过特征映射至流形空间，构建相似度矩阵并进行几何差异加权融合；构建关联矩阵计算空间距离和力学强度，迭代传播生成缺陷特征图谱；采用自适应滑动窗口获取演变序列，基于反事实干预确定影响因素，计算状态转移概率确定最优维修方案。本发明提高了管网缺陷识别准确率，实现了管道状态预测与维修决策智能化。