كشف عيوب الأنابيب بناءً على YOLOv11 المحسن

تواجه أنفاق المرافق تحت الأرض التآكل والتشققات والتسرب بعد فترة طويلة من الاستخدام، مما يعرض سلامة المدن للخطر. الطرق التقليدية تتميز بقدر كبير من الذاتية، ومعدلات تفويت مرتفعة، وأداء زمني ضعيف، مما يجعلها غير قادرة على تلبية احتياجات الإدارة الدقيقة. يقترح هذا البحث نموذج YOLOv11 محسّن مع تعزيز الانتباه بدلاً من YOLOv10، لأن العمود الفقري C3k2 ورأس المؤشر الديناميكي فيهما يتفوقان على YOLOv10 بنسبة 1.8% في متوسط الدقة للكشف عن عيوب الأنابيب في أنفاق المرافق. يستخدم تصفية متجانسة لتحسين جودة الصور منخفضة الإضاءة؛ يستبدل وحدتي C3k2 الأخيرتين في YOLOv11 الأصلي بوحدة تجميع الميزات متعددة المقاييس لالتقاط التشققات الدقيقة عبر توسيع مجال الاستقبال؛ يُدخل شبكة هرم الميزات الموزونة ثنائية الاتجاه في العنق (مع انتباه C2PSA/BRA) لدمج الميزات عبر المقاييس وقمع الخلفية، مما يوفر كل من حساسية دقيقة لتشققات دقيقة وقمع للأهداف الزائفة العالمية؛ ويعتمد خسارة DIoU في رأس الكشف لتقليل أخطاء تموضع العيوب الرقيقة. تظهر التجارب على 5000 صورة عيب لأنفاق المرافق أن الخوارزمية المحسنة تحقق دقة 93.2%، واستدعاء 92.4%، ومتوسط دقة 92.6%، متفوقة على YOLOv11 الأصلي وFaster R-CNN وYOLOv5. تؤكد تجارب الاستئصال فعالية الوحدات، مع تقليل الخطأ النسبي بنسبة 75% مقارنة بالأساس. تمكّن هذه الخوارزمية من التعرف بدقة على عدة أنواع من العيوب في بيئات معقدة لأنفاق المرافق، مما يوفر دعمًا تقنيًا لتشغيل وصيانة البنية التحتية الحضرية بأمان وكفاءة.