【摘 要】
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衬砌裂缝严重影响了铁路隧道的安全运营,采用机器视觉技术快速获取衬砌图片并进行裂缝识别是国内外的研究热点。衬砌裂缝图像信号具有复杂的特性,存在水渍、污染及其他结构缝
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所,中国铁路兰州局集团有限公司工务处,北京邮电大学
【基金项目】
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中国铁路总公司科技研究开发计划(2016G006-B);中国铁道科学研究院基金(2016YJ029)
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衬砌裂缝严重影响了铁路隧道的安全运营,采用机器视觉技术快速获取衬砌图片并进行裂缝识别是国内外的研究热点。衬砌裂缝图像信号具有复杂的特性,存在水渍、污染及其他结构缝等引起的噪声,加之光照不均匀、分布不规律等原因,使得传统的图像处理方法难以快速、准确地检测衬砌裂缝。本文提出一种基于深度神经网络的隧道衬砌裂缝识别算法,有效解决了裂缝识别速度慢、精度低等问题。分类结果精度达到94%,识别速度在GPU(Pascal Titan X)上每张图片仅需0.05 s;分割网络性能均交并比可达到65%,能够准确分割出裂缝形状。该算法具有很好的工程应用价值。
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