【摘 要】
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地铁是现代城市出行的首选交通工具。为了最小化对地表城市景观的影响,大部分地铁线路位于地下隧道内。由于地下水的存在,墙面渗漏是地下隧道的常见病害。目前对隧道内渗漏点的检测仍然依靠线路维护人员步行巡道,该方法需要较高的时间成本与人力成本。由于城市地铁的运营十分饱和,地铁的日常维护任务繁重,迫切需要一种识别渗漏点的自动化方法,提高维护工作的效率。目标检测是计算机视觉领域的重要分支。传统的目标检测任务需要
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地铁是现代城市出行的首选交通工具。为了最小化对地表城市景观的影响,大部分地铁线路位于地下隧道内。由于地下水的存在,墙面渗漏是地下隧道的常见病害。目前对隧道内渗漏点的检测仍然依靠线路维护人员步行巡道,该方法需要较高的时间成本与人力成本。由于城市地铁的运营十分饱和,地铁的日常维护任务繁重,迫切需要一种识别渗漏点的自动化方法,提高维护工作的效率。目标检测是计算机视觉领域的重要分支。传统的目标检测任务需要依赖研究者手动提取特征再利用机器学习方法分类,并且仅在部分热门领域存在高准确率的成熟模型。深度学习技术可以自动从样本中提取特征并优化预测准确率,因此近年来目标检测任务中的特征工程手段和传统机器学习算法也开始逐渐被深度神经网络模型所取代。本文以上海市地铁隧道为实际的应用场景,以采集的地铁隧道内壁图像为数据源,研究对比了不同深度学习模型在隧道内壁渗漏检测任务中的表现,并利用改进后的神经网络模型设计实现了一个基于深度学习的隧道内壁渗漏检测系统。论文的主要工作包括:（1）收集了上海地铁不同线路的隧道内壁图像,对图像进行了人工筛选、手工标注等预处理工作,利用图像增强手段对样本量不足的数据集进行了合理扩充,提出了基于背景替换的图像增强方法,对比分析不同图像增强手段对模型表现的影响。（2）对比了不同目标检测模型在渗漏点检测数据集上的识别准确率,选择了Faster R-CNN作为目标检测模型,对该模型进行了参数优化。（3）针对目标检测模型缺乏尺度不变性的问题,提出了先对图像进行尺度检测与缩放,再进行目标检测的方法,对比实验了不同模型用于尺度检测的表现,选择了经过改造的ResNet模型对图像进行尺度检测,并对该模型进行了参数优化,提出了一种去除极值的平均方法,提高了预测的准确率。（4）使用Flask与Vue.js等框架设计并实现了隧道内壁渗漏检测系统的前端页面和后端系统。综上,本文针对特定应用场景提出了数据集的图像增强方法和模型的训练与优化方法。通过结合数据增强方法和经过优化的神经网络模型,最终在测试集上的m AP表现为84.7%。利用提出的渗漏检测方法设计实现了用于进行隧道内壁渗漏检测的系统。
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