首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

有砟铁路路基层位变形智能识别方法
引用本文:詹绍佳,杜翠,张栋,徐天新,宋玉.有砟铁路路基层位变形智能识别方法[J].铁道建筑,2024(4):90-95.
作者姓名:詹绍佳  杜翠  张栋  徐天新  宋玉
作者单位:1. 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;2. 北京交通大学机械与电子控制工程学院
基金项目:国家自然科学基金(U2268216);
摘    要:针对探地雷达单期数据无法获取路基层位变化情况的问题,提出了一种基于周期性检测的铁路路基层位变形智能识别方法。首先采用YOLO v5模型识别雷达图像中的桥梁设备,通过与设备表模糊匹配实现多时相数据的里程配准,再基于U-Net模型对多期数据中的路基层位线进行准确识别,最后根据年变形量提取路基显著变形的里程范围,为养护维修决策提供数据支撑。采用实测数据进行了测试试验。结果表明:多期数据配准精度满足应用需求,自动识别的层位线与人工追踪结果相近,有效提升了探地雷达周期性检测数据的处理效率和精度,为铁路路基层位变形检测提供了一种新方法。

关 键 词:铁路路基  层位变形  周期性检测  层位识别  探地雷达  机器学习
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号