Sprickor är en viktig indikator som återspeglar infrastrukturens säkerhetsstatus. I detta dokument presenteras en automatisk detekterings- och klassificeringsmetod för säkerhetsövervakning av tunneltunnlar. Med hjälp av industriella övervakningskameror som kompletterar metalloxid (CMOS) med hög hastighet kan tunnelytan fångas och lagras i digitala bilder. I ett nästa steg, de lokala mörka regioner med potentiella sprickor segmenteras från de ursprungliga gråskala bilder genom att använda morfologiska bildbehandlingstekniker och tröskeloperationer. I funktionsextraktionsprocessen presenterar vi en avståndshistogrambaserad formdeskriptor som effektivt beskriver den rumsliga formskillnaden mellan sprickor och andra irrelevanta objekt. Tillsammans med andra funktioner, klassificeringsresultaten framgångsrikt ta bort över 90% felidentifierade objekt. Också, jämfört med de ursprungliga gråskala bilder, över 90% av sprickan längd bevaras i den sista utdata binära bilder. Det föreslagna tillvägagångssättet testades på säkerhetsövervakningen för Pekings tunnelbanelinje 1. De experimentella resultaten avslöjade reglerna för parameterinställningar och visade också att det föreslagna tillvägagångssättet är effektivt och effektivt för automatisk upptäckt och klassificering av sprickor.
I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för automatisk upptäckt och klassificering av sprickor i tunnelbanans säkerhetsövervakning.
Automatic Crack Detection and Classification Method for Subway Tunnel Safety Monitoring
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}