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现代隧道技术 2020, Vol. 57 Issue (5) :61-65    DOI:
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基于隧道快速检测车数据的公路隧道衬砌开裂识别模型研究
(1同济大学土木工程学院地下建筑工程系,上海 200092;2同济大学土木信息技术教育部工程研究中心, 上海 200092)
Research on Crack Identification of Highway Tunnel Linings Based on Data Obtained from the Testing Vehicle
(1 Department of Geotechnical Engineering, Tongji University, Shanghai 200092;2 Civil Engineering Information Technology Research Center of Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 200092)
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摘要  随着公路隧道的不断建设,公路隧道的病害识别问题、养护问题日益增多,传统的隧道衬砌裂纹识别工作需要大量人工参与内业工作,效率不高。文章采用隧道快速检测车所采集的图像数据,利用卷积神经网络,研究得出了一套用于定向识别隧道检测车所拍摄的公路隧道衬砌开裂的模型。根据训练过程中发现的问题,针对裂纹数据集对神经网络识别效果的影响进行了对比研究,证明了按照不同裂纹走势分类图像所训练的神经网络识别 能力较好,具有较好的适用性。
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江 桁 1 刘学增 2 朱合华 1
关键词:   
Abstract: With the continuous construction of highway tunnels, the problems of disease identification and mainte? nance of highway tunnels are increasing. The traditional tunnel lining crack identification requires a lot of personnel to participate in the indoor work, resulting in low efficiency. Based on the image data collected by the rapid testing vehicle for highway tunnel condition, this paper uses the convolutional neural networks to train a set of models for recognizing the cracks in the highway tunnel linings. According to the problems found in the training process, a comparative study on the effect of different crack data sets on the recognition effect of the neural network models is carried out, proving that the CNN model trained by images sorted by crack development trends has better recognition ability and better applicability.
KeywordsHighway,   Testing vehicle for highway tunnel condition,   Convolutional neural network,   Crack detec? tion,   Edge detection     
基金资助:基金项目:国家重点研发计划(2018YFB2101004).
作者简介: 作者简介:江 桁(1996-),男,硕士研究生,主要从事隧道信息智能化研究工作,E-mail: jiangh@tongji.edu.cn.
引用本文:   
江 桁 1 刘学增 2 朱合华 1 .基于隧道快速检测车数据的公路隧道衬砌开裂识别模型研究[J]  现代隧道技术, 2020,V57(5): 61-65
JIANG Heng1 LIU Xuezeng2 ZHU Hehua1 .Research on Crack Identification of Highway Tunnel Linings Based on Data Obtained from the Testing Vehicle[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2020,V57(5): 61-65
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2020/V57/I5/61
 
没有本文参考文献
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