一种基于深度学习的隧道裂缝快速识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的隧道裂缝快速识别方法，涉及隧道结构裂缝识别技术领域。包括获取隧道图像，得到隧道图像数据集，对隧道图像数据集进行预处理，将图像转换为格式、大小和清晰度一致的图像，获得输入数据集，将输入数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，将训练集进行人工标注后输入模型进行训练，得到训练好的模型，将测试集输入训练好的模型，输出带有标签的图像，得到裂缝数据集，将裂缝数据集中图片恢复原始图像大小，提取裂缝轮廓，检测裂缝轮廓大小是否超过阈值，若是，则计算输出裂缝实际长宽度，若否，则不输出数据。本发明专利技术有助于简化裂缝检测流程，更具有普遍性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隧道结构裂缝识别，尤其涉及一种基于深度学习的隧道裂缝快速识别方法。

技术介绍

1、随着科技的进步和社会的发展，隧道工程的建设规模与日俱增，大大方便了人们的出行和生活，如地铁隧道、铁路隧道、公路隧道等，而大部分已建成的隧道工程已进入养护维修阶段，因此，随着隧道数量持续增加，隧道结构的运营状态与病害检测也变得尤为重要。在隧道的运营过程中，由于受到车辆的振动、周边荷载的扰动、围岩压力变化等影响，隧道表面会出现裂缝，裂缝不仅导致混凝土层对内部钢筋保护失效，还可能会导致混凝土掉落，造成行车安全问题，严重的裂缝更是隧道坍塌的前兆，因此隧道裂缝检测是隧道日常运营状态与病害检测的主要项目之一。

2、目前的隧道裂缝检测方法主要有：人工观察、数字图像处理识别、雷达检测法等。相对于其他两种方法，数字图像处理识别方法，尤其是基于深度学习的隧道裂缝检测方法具有实时性高，精度高，鲁棒性高等优点，已成为隧道裂缝检测业务的主流方法。近年来，有许多学者对基于深度学习的裂缝检测展开了研究。

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【技术保护点】

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【技术特征摘要】

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【专利技术属性】
技术研发人员：石崇，郭崇晋，陈英杰，刘健，李双喜，姜春萌，罗立权，方浩，
申请(专利权)人：新疆农业大学，
类型：发明
国别省市：