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改进Mask RCNN的盾构隧道渗漏水检测方法

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渗漏水是盾构隧道结构存在潜在损伤或缺陷的重要表征,快速、准确检测出渗漏水位置,对隧道安全运营和维护具有重要意义.现有的方法大多采用光学影像对隧道渗漏水进行检测,受隧道内空间和光线条件限制,难以获得高质量病害图片.因此,本文提出了一种基于激光点云数据与改进Mask RCNN相结合的渗漏水检测方法.首先对激光点云反射强度进行修正;然后生成灰度图像并建立渗漏水病害数据集;最后在Mask RCNN算法中引入空洞卷积和变形卷积,实现了隧道渗漏水病害的快速检测.利用某地铁采集的数据进行验证,结果表明,本文提出的改进Mask RCNN算法相较于原始算法和FCN算法检测精度均有明显提升,在盾构隧道渗漏水识别方面性能表现较好.
Improved Mask RCNN method for shield tunnel leakage detection

shield tunnelpoint cloudreflection intensity correctionMask RCNNwater leakage detection

王健、郑理科、吴斌杰、齐智宇

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山东科技大学测绘与空间信息学院,山东青岛266590

青岛市北斗导航空间信息技术重点实验室,山东青岛266590

锡林郭勒盟山金阿尔哈达矿业有限公司,内蒙古锡林郭勒026300

盾构隧道 点云 反射强度修正 Mask RCNN 渗漏水检测

山东省自然科学基金国家重点研发计划

ZR2023MD0272022YFB3903501

2024

10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0232

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2024.(2)
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