激光点云在地铁盾构隧道病害诊断中的应用

• 作者: 唐超 杨晓飞 王晓静
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地铁盾构隧道 渗漏水 裂缝 病害诊断 激光点云 机器学习
• 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: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: P258
• 语种: 中文

摘要

移动式三维激光扫描技术在地铁盾构隧道安全监测工作中应用较为成熟.本文以地铁盾构隧道监测点云数据为基础进行研究,实现了地铁盾构隧道病害智能诊断.首先通过激光点云生成灰度图像;在此基础上运用卷积神经网络CNN,对地铁盾构隧道中的渗漏水和裂缝的识别技术进行了深入研究;最终生成隧道病害智能诊断系统,为地铁安全运营提供了智能监测方法,有效提高了我国地铁运营监测的技术水准.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐超		15	14	2.0	3.0
2	王晓静		2	1	1.0	1.0
3	杨晓飞		3	7	1.0	2.0