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摘要:
运营地铁隧道的管理、健康监测及维护正逐渐趋向于数字化、智能化;但常因地铁盾构隧道管理和检测单位缺少隧道数字模型,限制了地铁隧道智能维护和管理系统的应用和发展.文章针对地铁盾构隧道中无序排列的管片环结构,提出了一种基于深度学习和机器视觉的地铁盾构隧道数字模型智能重建方法,利用检测车获取的隧道衬砌内表面高清图片,对管片特征物(螺栓孔)进行智能识别与自动分类,再根据螺栓孔群的分布特点自动推断隧道管片环的排版规律,从而结合隧道实际线路实现隧道数字模型快速重建.某地铁隧道的实例应用结果表明,该方法适用于管片无规律性错缝拼装的情况,能以100%的准确率实现地铁盾构隧道数字模型的智能重建.
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平板壳
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地基系统
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 具有无序排列管片环结构的地铁盾构隧道数字模型智能重建
来源期刊 现代隧道技术 学科 交通运输
关键词 地铁盾构隧道 结构智能识别 深度学习 数字模型重建 机器视觉
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 绿色智能建造
研究方向 页码范围 80-86,103
页数 8页 分类号 U451.4|U455.43
字数 语种 中文
DOI 10.13807/j.cnki.mtt.2022.01.008
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研究主题发展历程
节点文献
地铁盾构隧道
结构智能识别
深度学习
数字模型重建
机器视觉
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
现代隧道技术
双月刊
1009-6582
51-1600/U
大16开
四川省成都市高新西区古楠街97号
62-197
1964
chi
出版文献量(篇)
3477
总下载数(次)
8
相关基金
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导