地铁隧道结构机器视觉检测系统及应用分析

• 作者: 朱国琦 李军 杨维 樊晓东 黄震
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地铁隧道 机器视觉 图像处理 快速检测 应用分析
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 轨道交通前沿测绘技术研究与应用
• 页码范围: 27-32,37
• 页数: 7页
• 分类号: P258
• 语种: 中文

摘要

本文使用一种地铁隧道快速机器视觉检测系统,该系统采用深度学习算法,有效识别了采集图像中的病害特征.其软件平台能够方便隧道管理者实时查看和跟踪隧道病害信息.该检测系统应用于南宁地铁的检测,取得了较好的检测效果,能精确地识别隧道的裂缝、剥落和渗漏等病害,并从图像效果、定位精度、检测效率、识别率和检测精度4个方面与人工检测方法进行了对比分析.结果 表明,该系统的图像采集效果显著优于人工方法;检测速度可达30 km/h;识别裂缝、剥落和渗漏的识别精度分别可达89％、100％和94％;能够识别面积为100 mm2的表面缺陷和裂缝宽度>0.2 mm的裂缝.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军		3	0	0.0	0.0
2	朱国琦		2	0	0.0	0.0
3	黄震	广西大学土木建筑工程学院	6	1	1.0	1.0