基于图像结构特征的隧道衬砌裂缝识别方法

1

作者 王玮 廖成 +1 位作者 李国良 袁晔 《铁道工程学报》 北大核心 2025年第8期72-77,共6页

研究目的:隧道衬砌表观裂缝精准识别是铁路基础设施智慧维养的关键。为解决复杂铁路隧道场景下衬砌裂缝识别结果不准确、可靠性不足等难题,本文研究一种图像结构特征与注意力机制增强的裂缝可靠智能识别方法,为大规模运营铁路隧道裂缝... 研究目的:隧道衬砌表观裂缝精准识别是铁路基础设施智慧维养的关键。为解决复杂铁路隧道场景下衬砌裂缝识别结果不准确、可靠性不足等难题,本文研究一种图像结构特征与注意力机制增强的裂缝可靠智能识别方法,为大规模运营铁路隧道裂缝病害精准快速识别提供支撑。研究结论:(1)构建了基于U-Net语义分割架构的隧道衬砌裂缝可靠识别方法;(2)通过在CrackSeg9K大规模裂缝识别公开数据集的广泛实验验证,本文方法相比现有裂缝识别方法,精度显著提升;(3)本文设计的图像多结构特征提取与注意力增强的特征融合策略有助于提升裂缝识别结果的准确性和完整性;(4)本文方法对细微裂缝识别更加准确,在跨场景应用的可靠性更高,对隧道裂缝病害检测工程应用具有借鉴意义。 展开更多

关键词 隧道衬砌裂缝 结构特征 通道注意力机制 多特征融合

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基于改进YOLOv8s的隧道衬砌裂缝的实例分割算法

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作者 董延东 李强 王剑豪 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期263-270,共8页

隧道衬砌裂缝检测是当今隧道维护管理的关键环节之一。针对隧道衬砌部位的不同尺度、形态各异的裂缝目标,基于YOLOv8网络架构,提出聚焦裂缝边缘细节特征的隧道衬砌裂缝实例分割算法CS-YOLO(Crack Segment-YOLO)。首先,基于Sobel滤波器... 隧道衬砌裂缝检测是当今隧道维护管理的关键环节之一。针对隧道衬砌部位的不同尺度、形态各异的裂缝目标,基于YOLOv8网络架构,提出聚焦裂缝边缘细节特征的隧道衬砌裂缝实例分割算法CS-YOLO(Crack Segment-YOLO)。首先,基于Sobel滤波器与3D卷积操作针对裂缝边缘的细节特征设计边缘特征与空间信息提取(EFSIE)模块,增强骨干网络对裂缝目标的边缘特征提取能力;其次,引入空洞卷积重参数化模块(DRB),充分聚焦病害图像中细长裂缝的关键特征信息;再次,在快速空间金字塔池化(SPPF)模块中加入大核分离卷积注意力(LSKA)机制,从而捕捉全局上下文信息;最后,采用轻量化重组卷积分割检测头(LGCSH),在减少网络含参量与计算量的同时,提高模型的实例分割性能。利用自制隧道衬砌裂缝数据集进行实验,实验结果表明,所提算法在隧道衬砌裂缝实例分割任务下取得良好的效果,与基线YOLOv8s-seg相比,平均精度均值(mAP@50)和平均像素精度分别提升了7.63%、8.54%,且整体性能优于其他对比的实例分割算法。 展开更多

关键词 隧道衬砌裂缝 Sobel滤波器 空洞卷积 YOLOv8 实例分割

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基于改进YOLOv5的隧道衬砌裂缝检测方法

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作者 寇俊伟 李艳萍 +5 位作者 姚剑 李卫国 张政杰 李波 陆久飞 张庆文 《中国铁路》 北大核心 2025年第5期96-104,共9页

针对隧道衬砌裂缝检测的复杂性、现有检测算法缺乏对裂缝特征考量的问题,提出YOLOv5-C检测模型。在训练阶段,采用细密度标注减少背景干扰提供更具代表性的学习样本;构建C3_DSC模块,动态调整卷积核以增强特征学习能力;引入Large Selectiv... 针对隧道衬砌裂缝检测的复杂性、现有检测算法缺乏对裂缝特征考量的问题,提出YOLOv5-C检测模型。在训练阶段,采用细密度标注减少背景干扰提供更具代表性的学习样本;构建C3_DSC模块,动态调整卷积核以增强特征学习能力;引入Large Selective Kernel (LSK)模块提升模型的裂缝特征的感知能力;使用Shape-IoU作为边界框回归损失函数,提高边界框回归精度,通过系统的消融和对比实验验证所提模型的性能。同时,开发安卓端应用,实现低成本、便捷的实时裂缝检测,为隧道工程的智能化检测提供新的方案。 展开更多

关键词 隧道衬砌裂缝 C3_DSC模块 LSK模块 Shape-IoU 智能化检测

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基于改进布谷鸟搜索优化深度卷积网络的隧道衬砌裂缝检测算法研究 被引量：2

4

作者 韩青松 李生勇 徐红梅 《中国铁路》 北大核心 2024年第10期52-59,共8页

针对隧道衬砌裂缝检测算法准确度低的问题,提出改进布谷鸟搜索优化深度卷积网络的隧道衬砌裂缝图像检测算法。首先,基于EfficientNet卷积块堆叠网络和使用深度可分离卷积移动倒置残块(Mobile Inverted Residual Block,MBConv),进行多尺... 针对隧道衬砌裂缝检测算法准确度低的问题,提出改进布谷鸟搜索优化深度卷积网络的隧道衬砌裂缝图像检测算法。首先,基于EfficientNet卷积块堆叠网络和使用深度可分离卷积移动倒置残块(Mobile Inverted Residual Block,MBConv),进行多尺度高效提取裂缝图像语义特征;同时引入改进的卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)增强关键特征的影响;为避免区域边缘细节特征丢失,运用边缘强化模块(Boundary Enhancement Module,BEM)来调整边缘位置特征细节权重;最后,使用轮盘赌改进自适应布谷鸟搜索优化分割阈值θ,进而得到衬砌裂缝图像检测算法。消融实验结果表明,各种优化改进模块可有效提高算法模型效果,在有干扰和无干扰条件下,准确率分别达到95.74%和97.26%;对比其他算法,该算法模型的裂缝检测准确率达94.91%,均优于Mask R-CNN和DeepLabv3等算法。 展开更多

关键词 衬砌裂缝 隧道结构 检测算法 图像特征

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高速铁路隧道衬砌裂缝气动荷载激化效应 被引量：1

5

作者 杨伟超 何洪 +2 位作者 赵伦 刘义康 邓锷 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期74-82,共9页

研究目的:高速铁路隧道掉块频发可能引发严重的经济损失甚至人员伤亡。高速列车气动荷载在裂缝内的激化效应可能是导致裂缝拓展并最终形成掉块的重要原因。为防止高速铁路隧道掉块事故发生,加强隧道病害治理,应对衬砌裂缝气动荷载的激... 研究目的:高速铁路隧道掉块频发可能引发严重的经济损失甚至人员伤亡。高速列车气动荷载在裂缝内的激化效应可能是导致裂缝拓展并最终形成掉块的重要原因。为防止高速铁路隧道掉块事故发生,加强隧道病害治理,应对衬砌裂缝气动荷载的激化效应展开针对性研究。本文基于Fluent软件采用有限体积法(FVM)和Pressure-Based求解器,考虑空气可压缩性,采用非稳态粘性k-ε湍流模型对裂缝空间内的气动压力进行模拟,利用该模型讨论环向、斜向、纵向裂缝气动荷载的时空特征,分析气动压力的频谱特征,并对比裂纹长度、宽度、深度及车速对裂缝面气动荷载的影响。研究结论:(1)压力波进入环向裂缝腔内具有瞬时性,而进入斜向与纵向裂缝腔内具有过程性;(2)环向裂缝压力峰值最大,为输入压力的5.32倍;斜向、纵向裂缝压力峰值分别仅为环向裂缝相应值的79.5%与64.9%;(3)环向裂缝气动压力PSD平均值是纵向裂缝和斜向裂缝相应值的4.04倍和1.54倍;(4)裂纹长度、宽度对裂缝面压力峰值的影响有限,裂纹深度与压力峰值满足线性函数关系,车速与压力峰值满足幂指数为2.3033的幂函数关系;(5)本研究成果可为高铁隧道的设计、隧道内裂缝的评估和修复提供参考。 展开更多

关键词 高速铁路隧道 衬砌裂缝 气动荷载 激化效应 数值模拟

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基于可变形卷积网络和YOLOv8的衬砌裂缝检测模型研究 被引量：4

6

作者 孙己龙 刘勇 +3 位作者 路鑫 王志丰 王亚琼 侯小龙 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期181-189,共9页

为解决裂缝性状发育随机度高、标注框分辨率低、分布密集易重叠、目标相对小等因素引起的智能检测精度及效率差等问题,基于改进可变形卷积神经网络对YOLOv8骨干网络进行融合,提出1种能够适应隧道复杂场景的裂缝检测模型D-YOLO。模型首... 为解决裂缝性状发育随机度高、标注框分辨率低、分布密集易重叠、目标相对小等因素引起的智能检测精度及效率差等问题,基于改进可变形卷积神经网络对YOLOv8骨干网络进行融合,提出1种能够适应隧道复杂场景的裂缝检测模型D-YOLO。模型首先对第3版可变形卷积网络(DCNv3)的空间聚合权重softmax归一化步骤进行去除以增强网络卷积效率,再利用新DCNv4对骨干网络C2f卷积模块进行融合以提升对网络图像中不同尺度裂缝性状及空间位置变化的细节感知能力,并采用自建裂缝数据集对SSD,Faster-RCNN,YOLOv5和YOLOv84种检测模型进行对比验证。研究结果表明:D-YOLO的F_(1)分数为80.82%,mAP@0.5为86.90%,相较于SSD、Faster-RCNN、YOLOv5和YOLOv8都有所提升;D-YOLO的单张图像检测速度为20.36 ms,相较于各种对比模型分别加快37.06%、65.33%、45.22%和28.39%;同时,D-YOLO对衬砌裂缝图像特征关注范围有所增加。研究结果可为隧道运营期内衬砌安全检测提供新思路。 展开更多

关键词 隧道工程 结构安全 可变形卷积网络 衬砌裂缝 YOLOv8

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基于DCNv2和Transformer Decoder的隧道衬砌裂缝高效检测模型研究 被引量：1

7

作者 孙己龙 刘勇 +4 位作者 周黎伟 路鑫 侯小龙 王亚琼 王志丰 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1050-1061,共12页

为解决因衬砌裂缝性状随机、分布密集、标注框分辨率低所导致的现有模型识别精度低、检测速度慢及参数量庞大等问题,以第2版可变形卷积网络(DCNv2)和端到端变换器解码器(Transformer Decoder)为基础对YOLOv8网络框架进行改进,提出了面... 为解决因衬砌裂缝性状随机、分布密集、标注框分辨率低所导致的现有模型识别精度低、检测速度慢及参数量庞大等问题,以第2版可变形卷积网络(DCNv2)和端到端变换器解码器(Transformer Decoder)为基础对YOLOv8网络框架进行改进,提出了面向衬砌裂缝的检测模型DTD-YOLOv8。首先,通过引入DCNv2对YOLOv8主干卷积网络C2f进行融合以实现模型对裂缝形变特征的准确快速感知,同时采用Transformer Decoder对YOLOv8检测头进行替换以实现端到端框架内完整目标检测流程,从而消除因Anchor-free处理模式所带来的计算消耗。采用自建裂缝数据集对SSD,Faster-RCNN,RT-DETR,YOLOv3,YOLOv5,YOLOv8和DTD-YOLOv8的7种检测模型进行对比验证。结果表明:改进模型F1分数和mAP@50值分别为87.05%和89.58%;其中F1分数相较其他6种模型分别提高了14.16%,7.68%,1.55%,41.36%,8.20%和7.40%;mAP@50分别提高了28.84%,15.47%,1.33%,47.65%,10.14%和10.84%。改进模型参数量仅为RT-DETR的三分之一,检测单张图片的速度为16.01 ms,FPS为65.46帧每秒,对比其他模型检测速度得到提升。该模型在面向运营隧道裂缝检测任务需求时能够表现出高效的性能。 展开更多

关键词 隧道工程 目标检测 第2版可变形卷积网络 Transformer Decoder 衬砌裂缝

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基于扩展有限元的隧道衬砌裂缝开裂数值分析 被引量：85

8

作者 黄宏伟 刘德军 +2 位作者 薛亚东 王平让 刘印 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期266-275,共10页

分别通过对浙江区域48条公路隧道衬砌裂缝病害的现场调查和大量裂缝病害实例的统计分析,获得了公路隧道衬砌裂缝的分布特征规律和衬砌开裂的主要影响因素。通过与衬砌原型试验的对比,验证了衬砌开裂扩展有限元分析方法的适用性。在这些... 分别通过对浙江区域48条公路隧道衬砌裂缝病害的现场调查和大量裂缝病害实例的统计分析,获得了公路隧道衬砌裂缝的分布特征规律和衬砌开裂的主要影响因素。通过与衬砌原型试验的对比,验证了衬砌开裂扩展有限元分析方法的适用性。在这些研究的基础上,采用扩展有限元研究了衬砌在主要影响因素作用下的裂缝分布规律、裂缝扩展过程、裂缝外观表现形式及发生机制。该研究为衬砌裂缝产生原因的分析提供了借鉴,同时也为隧道衬砌裂缝病害的防治与加固修复打下了基础。 展开更多

关键词 衬砌裂缝 分布规律 影响因素 扩展有限元 开裂机制

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基于灰色关联的隧道衬砌裂缝致灾通道分析 被引量：12

9

作者 刘德军 黄宏伟 薛亚东 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1664-1669,共6页

统计分析了109条含有衬砌裂缝的隧道,获得了衬砌裂缝分布的特征规律和可能导致衬砌裂缝的底事件及其统计概率,建立了衬砌裂缝故障树模型.运用灰色关联分析法,确定了造成衬砌裂缝的主要致灾通道.为了获得可靠的底事件概率,提出了将统计... 统计分析了109条含有衬砌裂缝的隧道,获得了衬砌裂缝分布的特征规律和可能导致衬砌裂缝的底事件及其统计概率,建立了衬砌裂缝故障树模型.运用灰色关联分析法,确定了造成衬砌裂缝的主要致灾通道.为了获得可靠的底事件概率,提出了将统计概率与专家调查所得概率相结合的方法.结果表明:偏压、背后空洞、渗漏水、松弛地压和不均匀沉降等为衬砌裂缝的主要致灾通道. 展开更多

关键词 衬砌裂缝 致灾通道 故障树 灰色关联分析 统计分析 专家调查

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引水洞衬砌裂缝的影响及灌浆处理仿真分析 被引量：10

10

作者 李宁 马玉扩 孙静 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期163-166,共4页

采用特有的裂缝单元模拟裂缝和特殊的“锚杆穿越裂缝单元”模拟裂缝中的骑缝筋，对某水利枢纽工程引水发电洞衬砌裂缝的影响及灌浆处理进行了仿真分析，并对灌浆方案进行了优化设计。结果显示裂缝明显影响衬砌和围岩的变形与强度性状。... 采用特有的裂缝单元模拟裂缝和特殊的“锚杆穿越裂缝单元”模拟裂缝中的骑缝筋，对某水利枢纽工程引水发电洞衬砌裂缝的影响及灌浆处理进行了仿真分析，并对灌浆方案进行了优化设计。结果显示裂缝明显影响衬砌和围岩的变形与强度性状。运行期在内水压力作用下，裂缝将张开并进一步扩展，洞顶围岩出现少许拉应力；检修期在不均匀的外水压力作用下，围岩变形显著，致使衬砌内产生较大弯矩。灌浆整治后情况明显好转。 展开更多

关键词 锚杆穿越裂缝单元 仿真分析 灌浆整治 引水洞 衬砌裂缝 水压力作用 围岩变形

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基于改进YOLOv4的隧道衬砌裂缝检测算法 被引量：21

11

作者 周中 张俊杰 鲁四平 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期162-170,共9页

针对传统隧道衬砌裂缝检测手段中存在的检测精度低、泛化能力差、检测速度慢的问题,对YOLOv4目标检测算法进行改进:引入Mosaic数据增强技术对输入图片数据进行预处理;采用轻量级网络MobilenetV3取代CSPDarknet53作为YOLOv4神经网络的主... 针对传统隧道衬砌裂缝检测手段中存在的检测精度低、泛化能力差、检测速度慢的问题,对YOLOv4目标检测算法进行改进:引入Mosaic数据增强技术对输入图片数据进行预处理;采用轻量级网络MobilenetV3取代CSPDarknet53作为YOLOv4神经网络的主干特征提取网络;将YOLOv4网络中卷积核大小为3×3的标准卷积替换为深度可分离卷积。为验证改进后算法的有效性和可靠性,采用Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4四种算法进行对比验证分析,结果表明:该算法在检测性能方面表现优异,测试集的平均精度为78.05%,精确率以及召回率的加权调和平均值为84.44%,均高于其余四种算法。在模型大小方面,该算法模型的大小仅为55.1 MB,相对于原始YOLOv4模型压缩了78.0%,且远小于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3模型。此外,该算法的单张图片的检测时间为23.75 ms,每秒帧数为42.1帧/s,很好地满足了隧道衬砌裂缝进行实时检测时移动设备对帧率的要求。且算法泛化能力良好,能够较为准确的对不同光照和复杂背景条件下的裂缝进行检测并标记。基于提出的改进YOLOv4算法构建隧道衬砌裂缝检测平台,实现对实际隧道工程中衬砌裂缝的准确、快速、智能化识别。 展开更多

关键词 隧道工程 衬砌裂缝 目标检测 YOLOv4 深度学习 神经网络

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地铁列车振动对既有矿山法隧道衬砌裂缝的影响研究 被引量：9

12

作者 李宇杰 王梦恕 +1 位作者 宋国侠 张衡 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S1期346-350,共5页

由于现场测试工作的困难,列车振动对运营隧道衬砌既有裂缝的影响研究很少见诸报道。本文通过现场实验的方式,从动态应变和振动加速度两个方面进行分析,研究列车振动产生的周期性荷载对衬砌裂缝的影响规律,重点测试隧道全断面的振动特性... 由于现场测试工作的困难,列车振动对运营隧道衬砌既有裂缝的影响研究很少见诸报道。本文通过现场实验的方式,从动态应变和振动加速度两个方面进行分析,研究列车振动产生的周期性荷载对衬砌裂缝的影响规律,重点测试隧道全断面的振动特性。通过研究得出结论如下:列车通过测试断面时,隧道拱顶动态应变幅值小于边墙动态应变幅值,幅值相差为15%左右。衬砌裂缝在列车振动影响下表现出非连续介质的特性,即裂缝存在瞬时拉伸现象,而没有出现回弹到裂缝原宽度以内现象,衬砌裂缝受到的"撕扯作用"使得裂缝宽度和深度不断发展;隧道边墙垂向振动大于隧道拱顶垂向振动,隧道拱顶垂向振动大于隧道拱腰垂向振动;列车振动引起隧道结构裂缝的"撕扯作用"主要集中在50Hz、350Hz、480Hz、650Hz、720Hz频段附近。因此,想要减小列车振动对隧道结构裂缝的影响,就需要采取相应的减振措施,减小以上频段的振动量。 展开更多

关键词 地铁隧道 列车 振动 衬砌裂缝 现场实验 动态应变

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隧道衬砌裂缝的远距离图像测量技术 被引量：33

13

作者 刘学增 叶康 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期829-836,共8页

针对远距离数字照相所采集的隧道衬砌裂缝图像自身特点,结合实验数据拟合标定曲线的相机标定方法,采用图像增强预处理、循环迭代法裂缝区域提取、数学形态学修整、亚像素边缘检测等图像处理手段,提出隧道衬砌裂缝识别及宽度量测新算法.... 针对远距离数字照相所采集的隧道衬砌裂缝图像自身特点,结合实验数据拟合标定曲线的相机标定方法,采用图像增强预处理、循环迭代法裂缝区域提取、数学形态学修整、亚像素边缘检测等图像处理手段,提出隧道衬砌裂缝识别及宽度量测新算法.经室内试验验证,当拍摄距离小于8m时,算法精度较高,裂缝宽度量测误差一般小于0.40mm;根据现场实际情况可知,该算法误差最大为0.37mm,最小为0.08mm,平均误差为0.20mm,满足工程测量的要求. 展开更多

关键词 数字图像处理 隧道衬砌裂缝 区域提取 亚像素 边缘检测 标定方法

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板式构件加固衬砌裂缝的模型试验研究 被引量：3

14

作者 龚伦 杨淋亦 +2 位作者 仇文革 敖维林 王希元 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第S1期47-52,共6页

为了得到板式构件对隧道衬砌裂缝的加固效果,采用模型试验方法,对带裂缝衬砌加固前后的力学特性进行研究。通过对衬砌加固前后位移、接触应力、结构内力和破坏形态的考察,得研究成果:隧道产生裂缝后,发生位移早且位移量增大、承载能力降... 为了得到板式构件对隧道衬砌裂缝的加固效果,采用模型试验方法,对带裂缝衬砌加固前后的力学特性进行研究。通过对衬砌加固前后位移、接触应力、结构内力和破坏形态的考察,得研究成果:隧道产生裂缝后,发生位移早且位移量增大、承载能力降低,并将衬砌的破坏由墙脚压溃转变为裂缝处拉裂;通过板式构件加固后,产生变形较晚且位移量减小38.5%,板式构件有效的改善整个结构的受力状态并阻止裂缝的发展,显著提高了整体结构的抵抗变形能力和承载能力;既有衬砌承担的轴力占合力的73.9%,其仍然是加固后组合结构的承载主体;若采用合适的板式构件进行加固,其承载力完全可以恢复到甚至超过完好衬砌的水平。 展开更多

关键词 模型试验 板式构件 衬砌裂缝 有效改善 受力状态

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公路隧道衬砌裂缝成因分析及其治理 被引量：6

15

作者 朱苦竹 庄宁 《桂林工学院学报》 北大核心 2009年第3期354-359,共6页

通过对某隧道衬砌裂缝的监测工作,总结了衬砌裂缝的基本特点,从地质因素、工程设计和施工工序等方面分析了衬砌裂缝产生的原因,并根据工程实际,采用适当的整治加固措施治理病害,取得了良好的效果。

关键词 公路隧道 衬砌裂缝 裂缝监测 裂缝成因 治理措施

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基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法 被引量：10

16

作者 王建锋 邱雨 刘水宙 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1404-1415,共12页

针对检测平台振动导致隧道衬砌裂缝图像识别准确率低、检测数据可靠性差的问题,提出基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法.开发车载式隧道衬砌裂缝检测系统,提出图像帧间自适应运动估计的方法.对采用环境光增强处理得到的图像进行基于特... 针对检测平台振动导致隧道衬砌裂缝图像识别准确率低、检测数据可靠性差的问题,提出基于图像补偿的隧道衬砌裂缝检测方法.开发车载式隧道衬砌裂缝检测系统,提出图像帧间自适应运动估计的方法.对采用环境光增强处理得到的图像进行基于特征点匹配的自适应运动估计,建立图像帧间的运动关系,用卡尔曼滤波算法对运动参数进行滤波,去除采集平台的无规则振动,经过双三次插值实现图像补偿.提出基于自适应分块综合滤波和形态学方法的衬砌图像裂缝分割方法,有效地完成裂缝提取和裂缝参数计算.实验结果表明,利用提出的方法能够较好地补偿采集平台的振动误差,准确地提取裂缝信息,实现隧道衬砌裂缝的高精度检测. 展开更多

关键词 隧道衬砌裂缝 图像补偿 裂缝检测 运动估计 形态学处理

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基于YOLO v5-IBX网络模型的公路隧道衬砌裂缝检测方法研究 被引量：12

17

作者 何兆益 常宝霞 +1 位作者 吴逸飞 李冬雪 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第5期888-898,共11页

目的 针对传统隧道衬砌裂缝检测效率低、成本高、周期长以及当前基于计算机视觉、图像处理技术的裂缝智能检测方法效率低、精度低、检测结果不准确等问题,提出一种改进的网络模型YOLO v5-IBX对公路隧道衬砌裂缝进行智能检测。方法 在原... 目的 针对传统隧道衬砌裂缝检测效率低、成本高、周期长以及当前基于计算机视觉、图像处理技术的裂缝智能检测方法效率低、精度低、检测结果不准确等问题,提出一种改进的网络模型YOLO v5-IBX对公路隧道衬砌裂缝进行智能检测。方法 在原始YOLO v5网络模型的检测层中新增一个低维尺度和在特征提取层中融入注意力机制,提高特征融合利用和对小目标的检测精度,降低网络参数的计算量,达到减少裂缝细节信息丢失的目的;对采集到的公路隧道衬砌裂缝图像,通过图像翻转、裁剪、调整图像饱和度、对比度等随机转换方式来进行数据增强,增加数据特征样本,建立数据集,以满足模型检测的需求;在建立的隧道衬砌裂缝数据集上进行试验,以精确率、召回率、计算平均精度及平均精度均值作为检测精度的综合评价指标,将笔者提出的网络模型YOLO v5-IBX与原始的YOLO v5等其他网络模型进行对比。结果 采用改进的网络模型YOLO v5-IBX检测隧道衬砌裂缝,在迭代300次的情况下,训练损失可以降到0.014,裂缝检测精度率达到97.8%左右,召回率达到97.7%左右,精度均值达到98.6%左右,均优于其他模型,检测精度得到有效提高。结论 相比较传统的人工检测方法和原始YOLO v5检测算法,改进的网络模型YOLO v5-IBX可以更快速、准确地识别出隧道衬砌裂缝,为隧道衬砌裂缝检测提供新的更加实用的检测方案。 展开更多

关键词 公路隧道 裂缝检测 YOLO v5-IBX模型 隧道衬砌裂缝 注意力机制

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基于图像结构信息的隧道衬砌裂缝实时快速识别 被引量：9

18

作者 王平让 黄宏伟 薛亚东 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第29期13075-13082,共8页

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,裂缝检测是后期隧道养护的前提。在图像采集过程中对隧道衬砌裂缝进行实时快速识别,对提高隧道病害检测效率具有重要的意义。针对传统的裂缝图像识别方法存在运行速度慢、效率低等缺点,提出基于图像结... 裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,裂缝检测是后期隧道养护的前提。在图像采集过程中对隧道衬砌裂缝进行实时快速识别,对提高隧道病害检测效率具有重要的意义。针对传统的裂缝图像识别方法存在运行速度慢、效率低等缺点,提出基于图像结构信息的隧道衬砌裂缝实时快速识别方法。首先,将图像结构信息用图像像素的灰度均值、标准差和结构元素掩码表示;其次,采用不同方向的结构元素掩码对采集的当前图像进行卷积运算,并计算当前图像与样本图像之间的亮度信息和对比度信息;最后,计算图像结构信息因子,实时快速识别出衬砌裂缝,并通过接受者操作特征(receiver operating characteristics, ROC)曲线估计最优参数和最佳阈值。现场实验结果表明,算法的识别时间远小于图像的采集和存储时间,识别速度快且准确性高,可显著提高隧道衬砌病害的检测效率,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 隧道 实时快速识别 图像结构信息 衬砌裂缝 自动检测

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软岩隧道拱部衬砌裂缝浅析 被引量：2

19

作者 王寿和 《铁道工程学报》 EI 1993年第3期76-81,共6页

一、前言软岩隧道施工中,有时由于对地质情况认识不足和施工方法不当,造成围岩坍塌。拱墙衬砌开裂,甚至发生掉拱现象,对拱墙衬砌开裂原因,过去常归咎于地下构筑物自身强度不够所致。因而对裂缝整治多以增强原构筑物强度,以制止衬砌变形... 一、前言软岩隧道施工中,有时由于对地质情况认识不足和施工方法不当,造成围岩坍塌。拱墙衬砌开裂,甚至发生掉拱现象,对拱墙衬砌开裂原因,过去常归咎于地下构筑物自身强度不够所致。因而对裂缝整治多以增强原构筑物强度,以制止衬砌变形。采取的措施为嵌补裂缝、锚杆加固、加厚衬砌、增设套拱或嵌入钢轨拱架等。 展开更多

关键词 软岩隧道 衬砌裂缝 衬砌变形 拱墙 衬砌开裂 喷混凝土 地层加固 套拱 双线隧道 拱架

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钢板-短锚结构修补张开型衬砌裂缝效果研究 被引量：2

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作者 徐靖威 龚伦 +2 位作者 龚兴旺 钟建 王希元 《铁道标准设计》 北大核心 2023年第9期142-148,共7页

为探明钢板-短锚结构修补张开型衬砌裂缝的效果,采用通用有限元软件ABAQUS对大偏心受压状态下经过钢板-短锚修补前后的钢筋混凝土衬砌力学特性、破坏形态进行对比。研究结果表明:(1)钢板-短锚结构修补裂损程度为30%、50%、70%的衬砌,相... 为探明钢板-短锚结构修补张开型衬砌裂缝的效果,采用通用有限元软件ABAQUS对大偏心受压状态下经过钢板-短锚修补前后的钢筋混凝土衬砌力学特性、破坏形态进行对比。研究结果表明:(1)钢板-短锚结构修补裂损程度为30%、50%、70%的衬砌,相较于未修补的衬砌结构,极限承载力分别提升20.37%、24.22%、28.36%,跨中挠度值分别下降54.9%、32.5%、36.5%;(2)以衬砌裂损程度70%时极限承载力对应的跨中挠度值为基准,跨中挠度值由小到大分别为修补30%<完好构件<修补50%<修补70%<裂损30%<裂损50%<裂损70%;(3)衬砌裂损程度为30%、50%、70%时,经过钢板-短锚修补后衬砌中的钢筋最大拉应力分别下降8.24%、2.98%、10.90%,最大压应力分别下降9.38%、6.40%、0.89%;(4)衬砌结构破坏时,数值模拟和模型试验的破坏模式均相同,表现为受压侧混凝土产生不同程度压溃,经过修补后衬砌原有裂缝的扩展得到明显抑制,提升衬砌结构的整体性,降低掉块掉渣风险。钢板-短锚结构修补衬砌裂缝具有快速、微创的特点,结合以上研究结论为维修加固运营铁路隧道衬砌裂缝提供参考。 展开更多

关键词 铁路隧道 衬砌裂缝 钢板-短锚结构 维修加固 力学特征 数值模拟

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