ABSTRACT Cracks i tunneln blir ett oundvikligt problem i tunnelkonstruktion och tunnelanvändning. Cracks kommer att påverka tunnelns stabilitet och ha en negativ inverkan på driften av tåget. Det är en avgörande del av järnvägssäkerheten samt järnvägsfel och tågfel. Därför måste sprickor i tunneln identifieras och repareras i tid. För närvarande är upptäckten av tunnelsprickor i de inhemska järnvägarna huvudsakligen beroende av manuell inspektion. Det är svårt att uppfylla kraven på snabbhet och noggrannhet vid den manuella inspektionen på grund av inspektionspersonalens subjektiva bedömning. Samtidigt har tunnelbilder en del komplexa situationer som vattenfläckar, repor, strukturella sömmar, ojämn belysning och mycket buller, vilket har medfört flaskhalsar i utvecklingen av traditionella bildbehandlingsmetoder. Det är nödvändigt att anta effektivare metoder för att upptäcka tunnelsprickor i tid. Detta papper bygger den första tunneln spricka dataset med semantiska segmentering kommentar och föreslår en objektiv och snabb tunnel spricka identifiering algoritm med semantiska segmentering i datorseende för att bygga en komplett tunnel spricka identifiering och analys system. Systemet tillämpar avancerad semantisk segmentering av järnvägstunnelns bildanalys för att uppnå exakt segmentering av tunnelsprickor, vilket sparar järnvägsavdelningen mycket personal och materiella resurser och förbättrar effektiviteten. INDEX TERMS Djupt lärande, semantisk segmentering, tunnelsprickanalyssystem.
................................................................................................................. REF föreslog en objektiv och snabb identifiering av tunnelsprickor baserad på ResNet18 CNN för att konstruera ett komplett system för identifiering och analys av tunnelsprickor.
Real-Time Tunnel Crack Analysis System via Deep Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}