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基于振动-图像融合的道路窨井高差检测方法
| 题名： | 基于振动-图像融合的道路窨井高差检测方法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 张思铭;吴荻非;潘宁;张晓明 |
| 作者单位： | 海同湛工程科技有限公司;同济大学道路与交通教育部重点实验室;浙江省道桥检测与养护技术研究重点实验室;上海同陆云交通科技有限公司 |
| 关键词： | 窨井高差;图像检测;振动感知;深度学习 |
| 摘要： | 在长期荷载和环境影响下，道路窖井通常会产生沉降等病害，导致其与周围路面产生高差，显著影响车辆行驶平顺性。文中提出一种基于振动-图像融合的新型道路鲁井高差检测方法：面向大范围检测需求，设计了一套轻量化、模块化的智能车载检测装备，实现路面售井的快速抓拍、车身振动的感知、检测普井的高精定位；基于Yolo-V3深度学习方法，研发路面鲁井的图像智能识别模型，并通过建立虚拟轮迹带构建了井盖检测有效性的判别方法；进一步融合振动解析技术，提出可表征振动量级的当量rms指标，用以评定窖井高差。现场试验证明，该方法可实现94。9%簪井的智能识别，誉井高差与当量rms呈显著线性关系，其判别误差在5mm以内。 |
| 期刊名称： | 交通科技 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 03 |
| 页码： | 6-10,21 |
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