通过远程遥控智能检测装置进入管道内部智能检测，采集管道内部的图像和视频，自动形成缺陷数据，监测管道异常情况，方便及时评估管道内缺陷数据，为维护管道提供更新数据。有利于市政、企业的管道维护和清理，有利于城市的可持续发展。
根据管道的结构性缺陷数量和分值，评估管段的损坏程度，计算出准确的管段损坏状况参数S: 1. 数据收集与整理：利用智能检测装置进入管道内部收集管道内现场图片和视频，自动计算判断得出净距大于1.5m缺陷数量（n1）和净距1.0m至1.5m缺陷数量（n2），自动计算得出缺陷数量n=n1+ n2。同时智能检测装置检测到每个管道缺陷并给出该缺陷分值，得出p1和p2数据，p1为检测管道段内净距大于1.5m缺陷分值之和，p2为净距1.0m至1.5m缺陷分值之和。系统根据净距1.0m至1.5m缺陷情况给出对应的结构性缺陷影响系数α。 2. 根据数据计算公式：管段损坏状况参数S=[净距大于1.5m缺陷分值和（p1）+结构性缺陷影响系数α×净距1.0m至1.5m缺陷分值和（p2）]/ 缺陷数量n。 3. 数据应用：运用所检测的管道缺陷情况，建立管段损坏状况模型，预测和分析管段缺陷情况，为下一步维护和修理做铺垫。 综上所述，通过以上流程，我们能够建立可靠的统计学模型，用于分析管段缺陷情况。这将为市政、企业等各类管道进行积极预防，有利于城市的可持续发展。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
管道起点 |
-- | -- |
管道终点 |
-- | -- |
检测管道数量（A） |
-- | -- |
净距大于1.5m缺陷数量（n1） |
-- | -- |
净距大于1.5m缺陷分值和（p1） |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 管道起点 | 31 |
| 管道终点 | 62 |
| 检测管道数量（A） | 31 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/24957