公开(公告)号：CN119579508A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411593907.3

申请日：2024-11-08

Applicant: 昆明理工大学 ,  云南省交通规划设计研究院股份有限公司

Inventor： 吴云鹏 ,  杨通 ,  白承道 ,  郭凤香 ,  代攀 ,  郭淼 ,  张颖异

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N5/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于无锚框实例分割的铁路隧道衬砌病害检测评估方法，属于铁路隧道病害检测、评估技术领域。首先，制作基于探地雷达图像的经过标注的铁路隧道衬砌病害数据集，按比例划分训练集、验证集和测试集，各个数据集之间图像不重复；然后，搭建基于深度学习的模型，通过训练集对模型参数进行迭代，得到训练结果；接着，由验证集评估训练得到的结果，由测试集评估训练模型的推理速度；最后，基于图像处理技术和优化算法计算病害最小长度，评估隧道劣化等级。本发明以探地雷达图像为数据源，通过深度学习模型输出隧道衬砌病害的类别，轮廓以及评定隧道劣化等级，相对于现有人工巡检，极大提高了工作效率和准确性。