随着经济的发展,我国在建和运营的隧道数量越来越多,隧道质量的安全性以及可以长期安全运行的重要性也越来越突出。隧道建设和运营过程中,由于受到施工条件和周围环境的影响,隧道会出现一些质量缺陷,比如隧道的表面会出现渗漏水、裂缝以及脱空等缺陷,隧道的衬砌内部会出现脱空、空洞、不密实等问题。这些缺陷会严重影响隧道的健康状况和使用安全,快速及时地检测到隧道内部缺陷情况显得尤为重要。目前,使用深度学习方法来检测隧道缺陷的比较少,传统的识别和检测方法存在识别困难、人工投入成本高等问题,因此使用基于深度学习的方法来开展隧道质量的缺陷检测和识别研究具有重要的现实意义,对隧道的质量缺陷诊断和健康维护具有重要的工程价值。深度学习方法与传统检测方法相比,检测速度快并且准确率高,使用监督学习方法对网络进行训练,可以使网络自动学习和理解图像特征,自主识别和检测图像中的特定目标,能够以较高的识别速度和准确率来检测隧道质量缺陷。鉴于深度学习方法具有诸多优势,本文将使用深度学习方法来开展对隧道质量缺陷的检测和识别研究,研究内容主要有以下几个方面:（1）构建隧道质量缺陷数据集。由于本文使用的数据是隧道缺陷雷达图像,此类图像不常见而且也没有公开的数据集,因此本文搜集整理了西安某隧道设计院的隧道雷达图像,通过对图像进行数据增强和标注等操作来制作本文所需要的数据集,为研究提供数据支持。（2）研究基于深度学习的隧道质量缺陷分类识别方法。首先对VGG16和Res Net34模型算法进行研究,对比之后发现Res Net34网络更适合隧道缺陷分类任务,但是Res Net34使用的大多数都是3*3卷积核,单类型的卷积核会导致网络学习到的特征信息质量不高,因此本文在残差模块中添加了5*5大小的卷积层,使网络能够学习到更丰富的特征信息。由于本文的隧道缺陷类别并不繁多,过深的Res Net34会增加训练难度,所以本文在改进残差模块的同时对网络也进行了优化。为了提高模型的训练效果,本文在训练网络时使用了批标准化方法,实验结果表明本文提出的隧道质量缺陷分类识别方法在Adam和SGD算法的准确度分别可以提高0.17%、1.84%,网络模型的参数量减少了4.22%。（3）研究基于深度学习的隧道质量缺陷目标检测方法。对比目前广泛使用的目标检测算法优缺点之后,选择将SSD目标检测算法作为主要研究对象,但是SSD检测算法网络模型大,模型参数众多并且计算复杂度高,以至于训练网络成本高、检测速度慢。为此本文提出了一种改进的SSD目标检测算法,用Mobilenetv2网络替换特征提取网络,但是新的特征网络对图像特征的学习效果并不好,于是本文在特征网络中融合了FPN多特征融合结构,将网络的高层特征信息和低层特征信息进行融合,提高网络模型的检测效果.为了避免网络训练过程中出现过拟合现象,本文在模型中使用了随机失活技术。实验结果显示,本文提出的改进SSD算法与原算法相比检测速度提高23.1%,检测精度提高0.19%,模型所占空间减少69.2%。本文改进算法与Faster-RCNN和YOLOV3相比,检测速度分别提高了164.67%、50.89%,模型所占空间也大大降低。