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隧道衬砌表面病害图像识别研究进展
| 题名： | 隧道衬砌表面病害图像识别研究进展 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 李庆桐 |
| 作者单位： | 上海申通地铁集团有限公司 |
| 关键词： | 隧道工程 衬砌病害 图像识别 深度学习 |
| 摘要： | 隧道衬砌结构在服役过程中存在不同程度的表面结构病害,如渗漏水和裂缝病害.为了确保隧道结构的安全性和耐久性,国内外学者开展了一系列基于计算机视觉的隧道病害检测研究.虽然利用自主研发的专用图像获取装备能够获取高质量的衬砌表面数字图像,但在病害图像自动识别方面还存在较大的瓶颈.鉴于以上工程需求,围绕隧道结构病害图像识别的国内外研究现状,分析了传统识别方法与深度学习方法的优缺点及发展趋势,可为相关研究提供一定指导价值. |
| 会议日期： | 201911 |
| 会议举办地点： | 上海 |
| 会议名称： | 2019(第三届)上海国际城市轨道交通建设高峰论坛 |
| 出版日期： | 2019-10-31 |
| 母体文献： | 2019(第三届)上海国际城市轨道交通建设高峰论坛论文集 |
| 分类号： | U456 TP391.41 |
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