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地铁盾构隧道裂缝与渗漏水图像采集与智能识别算法研究
1
作者
田思萌
王耀东
+3 位作者
刘胜智
周伟
史红梅
朱力强
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期370-383,共14页
隧道病害是地铁运营人员定期巡检的主要任务之一,提出一种深度学习与像素级图像处理算法相结合的隧道表面病害识别方法。首先,利用自主研究的高速采集系统采集大量隧道表面图像,通过像素级标定构建高质量语义分割样本库;然后,针对裂缝...
隧道病害是地铁运营人员定期巡检的主要任务之一,提出一种深度学习与像素级图像处理算法相结合的隧道表面病害识别方法。首先,利用自主研究的高速采集系统采集大量隧道表面图像,通过像素级标定构建高质量语义分割样本库;然后,针对裂缝和渗漏水的形态特点,提出一种改进的DeepLabV3+算法,从主干特征网络、空洞卷积金字塔模块和解码器多尺度融合3个方面进行改进;最后,提出一种基于像素级图像处理的算法,计算简单背景及病害混叠情况下的裂缝长度和渗漏水面积参数。研究结果表明,提出的改进算法使平均准确度达85.26%,平均交并比达73.62%,相较于其他5种模型,分割结果更为精细,对于复杂背景和裂缝与渗漏水混叠的复杂病害仍有很好的分割效果。同时,像素级处理可以完成典型病害及复杂情况的参数提取,实现整体地铁隧道表面病害的智能识别。研究成果不仅可以实现裂缝和渗漏水的准确检测,而且能用于分析复杂背景和2种病害混叠情况的复杂病害。
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关键词
图像采集
语义分割
病害参数计算
隧道裂缝
隧道渗漏水
复杂
病害
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职称材料
题名
地铁盾构隧道裂缝与渗漏水图像采集与智能识别算法研究
1
作者
田思萌
王耀东
刘胜智
周伟
史红梅
朱力强
机构
先进轨道交通自主运行全国重点实验室(北京交通大学)
北京交通大学机械与电子控制工程学院
中南大学交通运输工程学院
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第1期370-383,共14页
基金
北京市自然科学基金资助项目(L231021)
先进轨道交通自主运行全国重点实验室项目(北京交通大学)(RAO2023ZZ003)。
文摘
隧道病害是地铁运营人员定期巡检的主要任务之一,提出一种深度学习与像素级图像处理算法相结合的隧道表面病害识别方法。首先,利用自主研究的高速采集系统采集大量隧道表面图像,通过像素级标定构建高质量语义分割样本库;然后,针对裂缝和渗漏水的形态特点,提出一种改进的DeepLabV3+算法,从主干特征网络、空洞卷积金字塔模块和解码器多尺度融合3个方面进行改进;最后,提出一种基于像素级图像处理的算法,计算简单背景及病害混叠情况下的裂缝长度和渗漏水面积参数。研究结果表明,提出的改进算法使平均准确度达85.26%,平均交并比达73.62%,相较于其他5种模型,分割结果更为精细,对于复杂背景和裂缝与渗漏水混叠的复杂病害仍有很好的分割效果。同时,像素级处理可以完成典型病害及复杂情况的参数提取,实现整体地铁隧道表面病害的智能识别。研究成果不仅可以实现裂缝和渗漏水的准确检测,而且能用于分析复杂背景和2种病害混叠情况的复杂病害。
关键词
图像采集
语义分割
病害参数计算
隧道裂缝
隧道渗漏水
复杂
病害
Keywords
image acquisition
semantic segmentation
disease parameter calculation
tunnel crack
tunnel leakage
complex disease
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
地铁盾构隧道裂缝与渗漏水图像采集与智能识别算法研究
田思萌
王耀东
刘胜智
周伟
史红梅
朱力强
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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