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地铁隧道裂缝图像采集与智能识别方法研究
文献摘要：
文章对盾构隧道表面图像采集系统进行设计,提出一种新颖的隧道裂缝图像智能识别方法.图像采集系统包括面阵相机及光源一体化模块、相机支架、工控机和供电系统,该系统可实现隧道表面图像多目相机同步采集,图像辨识精度达到0.2 mm.裂缝图像智能识别方法主要包括:基于边缘检测的深度卷积网络和基于图像后处理的裂缝识别算法,该图像识别算法可实现像素级的裂缝纹理检测以及精细化提取.通过现场实验和数据分析,文章提出的图像采集系统和智能识别方法可为实际隧道裂缝检测提供较好的技术支持.
文献关键词：
地铁;机器视觉;图像采集;图像处理;边缘检测;隧道裂缝
中图分类号：
作者姓名：
王耀东;史红梅;朱力强;周维桢
作者机构：
北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心,北京 100044;北京交通大学载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]王耀东;史红梅;朱力强;周维桢-.地铁隧道裂缝图像采集与智能识别方法研究)[J].现代城市轨道交通,2022(11):1-6
A类：
B类：
地铁隧道,隧道裂缝,裂缝图像,智能识别方法,盾构隧道,表面图像,图像采集系统,图像智能识别,统包,面阵,光源,工控机,供电系统,同步采集,辨识精度,边缘检测,深度卷积网络,图像后处理,裂缝识别,识别算法,图像识别,现像,像素级,现场实验,裂缝检测,机器视觉
AB值：
0.33117
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