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基于YOLOv8的铁路隧道渗漏水智能检测
| 题名： | 基于YOLOv8的铁路隧道渗漏水智能检测 |
| 作者： | 邓琳 1 朱杰 1 黄超 1 闫龙宾 2 |
| 作者单位： | 1. 中国水利水电第八工程局有限公司2. 中南大学土木工程学院 |
| 关键词： | 铁路隧道;隧道渗漏水;深度学习;目标检测; |
| 摘要： | 铁路隧道渗漏水会影响隧道的结构稳定性和运营安全，渗漏水病害的自动化检测亟待解决。传统的人工巡检方法自动化程度较低，检测效率低下，容易出现错检漏检，无法满足大规模隧道的快速检测需求。针对这一问题，提出了一种基于YOLOv8网络的铁路隧道渗漏水智能检测方法，并在自建的铁路隧道渗漏水数据集中进行模型训练和参数调优。实验结果表明，在不同版本的模型实验中，YOLOv8-n网络的综合性能最好。在不同模型对比实验中，YOLOv8模型的F1分数、AP值分别为81.28%,81.38%,相比于YOLOv7、YOLOv5、SSD模型。分别提高了6.85%,6.89%,9.40%、8.19%,12.19%、10.57%。综合分析可得，YOLOv8模型综合性能最优秀，适用于铁路隧道工程的渗漏水检测任务。 |
| 期刊名称： | 交通科技 |
| 出版日期： | 202405 |
| 出版年： | 2024 |
| 期： | 6 |
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