一种基于深度学习算法的隧道裂缝智能检测系统
现阶段,隧道结构作为隐蔽工程,其特点在于所处的外部环境复杂多变,受力情况复杂,隧道的结构安全性和稳定性受到影响.而国内铁路对隧道衬砌病害的检测工作,是通过人工检查完成的.依靠人工进行检测,要求检测人员具有专业性,检测工作是以人员主观判断为主,很难保证检测工作的准确性以及检测效率.同时受复杂的客观条件影响,例如:恶劣天气、照明、目视距离等,加大了人工检测的难度,极易出现漏检现象.为此,本文研究高效率的铁路隧道衬砌裂缝智能检测系统是非常必要的,能够对衬砌裂缝等病害,实现智能检测,为检测人员的病害分析和诊断提供技术支撑.
智能检测系统、深度学习算法、隧道裂缝
TP391.41;U457.2;TP274
2023-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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