【摘 要】
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随着公路隧道的不断建设,公路隧道的病害识别问题、养护问题日益增多,传统的隧道衬砌裂纹识别工作需要大量人工参与内业工作,效率不高。文章采用隧道快速检测车所采集的图像
【机 构】
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同济大学土木工程学院地下建筑工程系,同济大学土木信息技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB2101004).
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随着公路隧道的不断建设,公路隧道的病害识别问题、养护问题日益增多,传统的隧道衬砌裂纹识别工作需要大量人工参与内业工作,效率不高。文章采用隧道快速检测车所采集的图像数据,利用卷积神经网络,研究得出了一套用于定向识别隧道检测车所拍摄的公路隧道衬砌开裂的模型。根据训练过程中发现的问题,针对裂纹数据集对神经网络识别效果的影响进行了对比研究,证明了按照不同裂纹走势分类图像所训练的神经网络识别能力较好,具有较好的适用性。
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