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湖南大学学报(自然科学版)期刊
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基于深度学习的盾构隧道衬砌病害识别方法
基于深度学习的盾构隧道衬砌病害识别方法
作者:
李宜城
薛亚东
原文服务方:
湖南大学学报(自然科学版)
盾构隧道
衬砌病害
深度学习
卷积神经网络
图像分类
摘要:
隧道衬砌病害的检测是隧道维护和保障运营安全的重要环节.以基于 CCD线阵相机移动式地铁衬砌病害检测系统的采集图片为研究对象,利用计算机科学最前沿的深度学习方法,提出了一种完全区别于传统手段的隧道病害识别方法,通过提取并建立隧道病害样本库,搭建深度学习框架,利用深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)训练样本,建立隧道衬砌特征图像分类系统.针对既有的CNN模型GoogLeNet,采用优化的卷积核,并改进了其 inception 模块与网络结构,获得了准确率超过95 %的网络模型.通过实例对目前流行的深度学习框架(Caffe 与 Torch)以及图像对比度增强处理方法(如直方图均衡化处理(Histogram Equalization,HE))进行了测试.测试结果表明,深度学习方法用于隧道衬砌图像处理,具有准确率高,速度快,可扩展性好等特点,特别是对背景复杂条件下的图像处理更具鲁棒性.
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文献信息
篇名
基于深度学习的盾构隧道衬砌病害识别方法
来源期刊
湖南大学学报(自然科学版)
学科
关键词
盾构隧道
衬砌病害
深度学习
卷积神经网络
图像分类
年,卷(期)
2018,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
100-109
页数
10页
分类号
TU93
字数
语种
中文
DOI
10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2018.03.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
薛亚东
同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室
56
461
13.0
19.0
5
李宜城
同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室
2
20
2.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
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版权信息
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节点文献
盾构隧道
衬砌病害
深度学习
卷积神经网络
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖南大学学报(自然科学版)
主办单位:
湖南大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-2974
CN:
43-1061/N
开本:
16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1956-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4988
总下载数(次)
0
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