检索结果-南通市图书馆

作者：李家琪重庆交通大学

学位级别：硕士

沥青路面因其优异的路用性能被广泛应用于隧道铺面工程,但是隧道渗漏水会导致路面结构破坏,影响行车安全,给运营隧道路面养护带来极大困扰。目前,对于隧道路面病害的检测仍依靠传统人工检测,该方法存在检测主观性强、效率低以及成本高... 详细信息

沥青路面因其优异的路用性能被广泛应用于隧道铺面工程,但是隧道渗漏水会导致路面结构破坏,影响行车安全,给运营隧道路面养护带来极大困扰。目前,对于隧道路面病害的检测仍依靠传统人工检测,该方法存在检测主观性强、效率低以及成本高等缺点难以适应与日俱增的隧道里程,传统的机器学习方法以浅层模型为主,模型结构简单,不能提取深层病害图像特征,需以人工辅助完成检测,检测效果不理想。随着深度学习目标检测的快速发展,利用深层网络结构快速准确提取有效信息,开展基于卷积神经网络的隧道路面病害感知与解析的相关研究十分必要。主要开展下列相关研究:(1)提出融合灰度世界和带有色彩恢复的多尺度Retinex(Gray-MSRCR)光照增强方法,以解决由于隧道光源扰动引起的图像光照不均等问题,提升数据样本质量。首先利用灰度世界法消除环境光的影响,然后利用带有色彩恢复的Retinex算法还原路面图像颜色,突出渗漏水病害细节。研究结果表明:采用Gray-MSRCR方法对图像亮度和对比度有所提升,对图像细节增强及降噪有较大的优势,可以较好地提升图像质量。(2)采用深度卷积神经网络提出隧道路面渗漏水病害识别模型。针对机器学习不能自主学习及提取病害深度特征信息,研究提出利用VGGNet-16、Res Net50和Dark Net53三种不同主干特征提取网络与Faster-RCNN、SSD、YOLOv3三种目标检测模型相结合,建立基于VGGNet-16的Faster-RCNN、基于Res Net50的SSD以及YOLOv3-SPP渗漏水病害识别模型。研究结果表明:三种模型综合性能表现为:基于VGGNet-16的Faster-RCNN识别模型>基于Res Net50的SSD识别模型>YOLOv3-SPP识别模型,模型经过100次迭代后平均精度均值分别为:82.1%、77.5%、74.5%。(3)针对深度学习模型识别精度不高、识别效率较低及泛化能力较差的问题,研究了基于迁移学习对Mobile Netv2主干特征网络进行预训练,将Faster-RCNN模型的区域生成网络进行优化改进,探讨了改进后的模型在SGD、Momentum、Adagrad和Adam四种优化器下的模型训练精度及识别效率。研究结果表明:采用Momentum优化器对隧道路面渗漏水病害的识别平均精度均值达90.0%,识别效率相较于采用SGD和Adam优化器也有一定的提升。(4)基于全卷积神经网络对病害进行语义分割,提取渗漏水特征并对渗漏水面积进行分析。建立三种全卷积神经网络渗漏水病害面积预估模型:FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s,利用经过降噪后的图像进行训练及面积预测。研究结果表明:采用FCN-8s模型病害提取平均像素精度为91.7%,对渗漏水病害面积预测误差为10.5%,实现了较好的病害分割效果。本文通过Gray-MSRCR光照增强方法较好地消除隧道光照带来的图像干扰问题,采用深度学习模型实现了隧道渗漏水病害准确高效的自动识别,利用全卷积神经网络实现病害的分割与面积预测,为后续隧道路面病害的智能化检测提供基础和参考依据。

关键词：隧道沥青路面路面渗漏水光照增强病害识别卷积神经网络语义分割

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高地应力公路隧道渗漏水病害特征与处治技术研究

引用

工程技术研究 2024年第4期9卷 216-218页

作者：何才山陶顺琦赵丽军魏永东李成斌韩健勇甘肃省武威公路事业发展中心甘肃武威733000 山东建筑大学土木工程学院山东济南250101

为研究高地应力条件下的隧道渗漏水原因及其有效的处治方法,文章通过深入调研与分析乌鞘岭隧道渗漏水病害,找出在高地应力、穿越复杂地层工况下的隧道衬砌、路面渗漏水的原因,并在此基础上提出凿槽引排、疏通隧道中央排水管道、微型渗井... 详细信息

为研究高地应力条件下的隧道渗漏水原因及其有效的处治方法,文章通过深入调研与分析乌鞘岭隧道渗漏水病害,找出在高地应力、穿越复杂地层工况下的隧道衬砌、路面渗漏水的原因,并在此基础上提出凿槽引排、疏通隧道中央排水管道、微型渗井+中心水沟等路面渗漏水病害处治方案,取得了较理想的处治效果,可为类似隧道工程问题提供借鉴与参考。

关键词：高地应力公路隧道路面渗漏水衬砌渗漏水

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