典型文献
基于改进Faster R-CNN法的盾构渣土流塑性自动识别研究
文献摘要：
为解决土压平衡盾构掘进过程中存在的操控手检测渣土流塑性费时费力、受主观状态影响较大的问题,提出一种渣土流塑性自动检测方法.首先通过裁剪、恢复、增强等技术对实时监控视频图像进行预处理,构建改良渣土样本数据集,然后建立CSD(conditioned soil detection)网络模型,识别、分类监控视频中渣土流塑性,实现改良渣土流塑性的自动识别.基于实际案例,提出的改进Faster R-CNN网络方法,该方法检测3类改良渣土的平均正确率达91.55％,平均精确率达86.83％,平均召回率达87.42％,检测效果较好,将该模型运用在地铁其他线路中均有较好的检测效果,具有较好的应用推广价值.
文献关键词：
土压平衡盾构;渣土改良;流塑性;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李琛;骆汉宾;刘文黎;柳洋
作者机构：
华中科技大学土木与水利工程学院,湖北 武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]李琛;骆汉宾;刘文黎;柳洋-.基于改进Faster R-CNN法的盾构渣土流塑性自动识别研究)[J].隧道建设（中英文）,2022(02):268-274
A类：
B类：
Faster,盾构渣土,流塑性,自动识别,土压平衡盾构,盾构掘进,掘进过程,操控手,费时费力,主观状态,自动检测,裁剪,实时监控,监控视频,视频图像,样本数据集,CSD,conditioned,soil,detection,实际案例,精确率,召回率,检测效果,应用推广,渣土改良
AB值：
0.346644
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