管道运输作为石油和天然气等重要能源的主要运输方式,其事故发生率随着管道铺设里程和数量的增加呈上升趋势。对管道安全风险进行监测成为保障国家能源生产的首要问题。但管线检测路程长,漏磁检测采集到的数据量庞大,利用传统的人工判读方式识别漏磁信号会存在耗时长、费精力、漏检、误检等问题。因此建立管道漏磁内检测信号自动缺陷识别模型,对于管道缺陷识别具有重要意义。针对管道漏磁信号的智能化缺陷识别问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5网络的管道漏磁信号图像目标检测算法。以YOLOv5网络为基础目标检测模型,通过引入损失函数Distance-Io U和改进非极大值抑制算法对目标检测模型YOLOv5进行改进,以提高YOLOv5算法对管道漏磁信号中缺陷的识别精度。通过对待测管道进行饱和磁化,采集其漏磁信号,采用描点成像的方法对待测管道的漏磁信号进行成像,并对漏磁曲线图像进行处理,建立漏磁信号缺陷图像数据集。利用数据集对改进后的YOLOv5目标检测模型进行训练,根据识别结果,调整模型参数,建立优化模型;利用优化模型,对漏磁信号图像进行缺陷识别,得到所分析数据的预测目标的分类结果、类别分数以及位置信息,经过去除一些重复的预测结果后将目标检测结果标记至输入图像上,实现了对管道局部漏磁信号的缺陷识别。最后利用迁移学习算法,通过对已经训练好的YOLOv5网络进行模型迁移,并向迁移后的模型中引入小目标检测层,实现管道整体漏磁信号的缺陷识别,建立管道漏磁内检测信号自动缺陷识别模型。结果表明,改进的YOLOv5算法实现了管道缺陷漏磁信号的自动检测识别。并且在相同的训练条件下,改进的YOLOv5算法相较于原始算法准确率有明显的提升,在识别缺陷数量上其精度达到92.8%,比原算法提升了3.22%,改进后的模型损失函数平均损失率为3.6%,比原始YOLOv5模型降低了2.2%,表明该方法在管道缺陷漏磁数据自动识别检测方面具有较好的可行性。研究建立的改进YOLOv5算法与小目标检测算法融合模型,实现了对小目标管道缺陷的识别检测。