典型文献
具有无序排列管片环结构的地铁盾构隧道数字模型智能重建
文献摘要：
运营地铁隧道的管理、健康监测及维护正逐渐趋向于数字化、智能化;但常因地铁盾构隧道管理和检测单位缺少隧道数字模型,限制了地铁隧道智能维护和管理系统的应用和发展.文章针对地铁盾构隧道中无序排列的管片环结构,提出了一种基于深度学习和机器视觉的地铁盾构隧道数字模型智能重建方法,利用检测车获取的隧道衬砌内表面高清图片,对管片特征物(螺栓孔)进行智能识别与自动分类,再根据螺栓孔群的分布特点自动推断隧道管片环的排版规律,从而结合隧道实际线路实现隧道数字模型快速重建.某地铁隧道的实例应用结果表明,该方法适用于管片无规律性错缝拼装的情况,能以100％的准确率实现地铁盾构隧道数字模型的智能重建.
文献关键词：
地铁盾构隧道;结构智能识别;深度学习;数字模型重建;机器视觉
中图分类号：
作者姓名：
张纯;周宇轩;李登鹏
作者机构：
南昌大学建筑工程学院工程力学系,南昌330031
文献出处：
引用格式：
[1]张纯;周宇轩;李登鹏-.具有无序排列管片环结构的地铁盾构隧道数字模型智能重建)[J].现代隧道技术,2022(01):80-86,103
A类：
结构智能识别
B类：
列管,地铁盾构隧道,道数,运营地铁隧道,健康监测,趋向于,常因,智能维护,应用和发展,机器视觉,重建方法,检测车,隧道衬砌,内表面,高清,螺栓孔,自动分类,孔群,隧道管片,排版,版规,快速重建,实例应用,无规律,拼装,数字模型重建
AB值：
0.245318
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