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基于神经网络与边缘修正的隧道衬砌裂缝识别
| 题名： | 基于神经网络与边缘修正的隧道衬砌裂缝识别 |
| 作者： | 陈莹莹;刘新根;黄永亮;李明东 |
| 作者单位： | 上海同岩土木工程科技股份有限公司;上海地下基础设施安全检测与养护装备工程技术研究中心;济南轨道交通集团有限公司;山东省智慧轨道交通信息化与装备重点实验室 |
| 关键词： | 隧道衬砌;裂缝识别;卷积神经网络;二叉树;曲线拟合;Zhang-Suen算法 |
| 摘要： | 针对隧道衬砌图像背景复杂的问题，提出基于卷积神经网络的图像快速筛查与裂缝区域定位，并针对裂缝多存在网状形态以及毛刺形分叉区域的特点，提出基于二叉树与曲线拟合的隧道衬砌裂缝识别方法。首先通过网格化区域划分与卷积神经网络进行区域类别判断，实现海量图片快速筛查与裂缝区域大致定位。对检出的裂缝区域通过Zhang-Suen细化算法获得裂缝原始骨架。根据裂缝点间的关联信息构建裂缝骨架二叉树，采用最大距离化的节点筛查规则修正裂缝骨架，并根据修正结果进行裂缝边缘修正，保留裂缝网状形态的同时，实现裂缝短小分叉和结节等不合理区域的剔除。最后基于最小二乘法曲线拟合修正裂缝轨迹，结合二叉树节点信息对裂缝轨迹断裂部分进行连接从而获取完整轨迹。试验结果表明，提出的方法可准确筛除98.73%不包含裂缝的衬砌图像；采用基于二叉树的边缘修正提高了裂缝的分割精度，并通过轨迹修正确保了裂缝轨迹的完整性。 |
| 期刊名称： | 现代隧道技术 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 24-34 |
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