朔黄铁路隧道衬砌表观病害检测技术 |
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引用本文: | 王敬,王宁,李健超,段培勇.朔黄铁路隧道衬砌表观病害检测技术[J].铁道建筑,2022(8):122-125. |
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作者姓名: | 王敬 王宁 李健超 段培勇 |
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作者单位: | 1.国能朔黄铁路发展有限责任公司062350;2.中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所100081; |
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基金项目: | 国家能源投资集团有限责任公司科技创新项目(GJNY-20-231)。 |
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摘 要: | 为实现朔黄铁路隧道衬砌表观病害远距离非接触快速检测,提出一种基于多源数据深度融合的隧道病害检测方法。首先利用高清线阵相机、激光扫描传感器等检测设备获取隧道衬砌表观高清图像和激光点云数据,然后利用特征提取网络提取图像和点云特征图,并采用空间变换方法将图像特征图投影到点云特征俯视图上得到融合特征图,最后利用候选区域网络和金字塔场景分析网络对融合特征图进行检测识别,输出病害的类型与位置信息。在朔黄铁路重点隧道开展的现场试验表明,该方法能检测隧道裂缝、掉块、渗水等表观病害状态,有效提升重载铁路隧道运维的智能化程度及综合检测水平。
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关 键 词: | 铁道隧道 病害智能检测算法 试验研究 隧道病害 深度学习 激光点云 融合网络模型 |
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