10.3969/j.issn.1003-1995.2023.04.20
路基探地雷达图像层位智能识别与状态评价
针对有砟铁路路基层位探地雷达图像人工追踪效率低、精度低的问题,提出了基于深度学习的路基层位智能识别与状态评价技术.根据多条线路现场实测数据建立样本集,基于YOLO v5和U?Net训练智能识别模型,提出了层位厚度、道床-基床界面平整度评价指标计算方法.结果表明:本文提出的有砟铁路路基层位智能识别方法具有较高精度,且U?Net模型识别效果优于YOLO v5模型,识别、评价结果与人工追踪结果偏差较小,满足铁路路基检测工程的实际需求.
有砟铁路、铁路路基、探地雷达、层位识别、图像分割、状态评价
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U213.1(铁路线路工程)
煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金项目;中国铁道科学研究院集团有限公司基金
2023-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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