基于无人机的地铁保护区巡检系统研究

• 作者: 柏文锋 陈玉清
• 来源期刊: 铁道勘察
• 学科: 交通运输
• 关键词: 无人机 线路巡检 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 工程测量
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: U212.1
• 字数: 3062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19630/j.cnki.tdkc.201906300002

摘要

城市轨道交通控制保护区的巡检对于及时发现外部作业风险源,保障地铁隧道结构安全具有重要意义.为了解决人工巡视成本高、效率低的问题,采用了基于无人机技术的城市轨道交通控制保护区巡检方法.首先通过硬件设备的选型与组装构建无人机巡检系统,沿轨道交通线路进行影像采集.在坐标变换和畸变纠正等预处理的基础上,利用人工神经网络构建风险源识别模型,对无人机采集的影像进行自动识别定位并预警.以某市轨道交通线路的巡检任务为例,验证了无人机巡检系统的有效性和科学性,通过训练生成的识别模型能够自动识别出绝大部分的风险源目标,克服了传统人工巡视方法巡检成本高、巡检频次低、易出现巡检死角等不足,提高了城市轨道交通控制保护区巡检的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柏文锋		13	48	4.0	6.0
2	陈玉清		3	4	1.0	2.0