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卢建军 黄江华 柯淼
Urban and Rural Studies 2021 No.23
浙江华东测绘与工程安全技术有限公司
地铁隧道在运维期间必将出现各种病害,而现有检测手段落后极易漏检,而准确获取隧道变形、病害发生的位置的前提是需要准确识别盾构隧道管片环缝的位置。在移动三维激光技术获取高精度点云之后,本文基于k-means聚类算法和卷积神经网络YOLO V3的方法能够自动识别衬砌管片环缝,为隧道病害的快速定位提供了基础保障。
盾构隧道;管片环缝;自动识别;深度学习
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Language: 中文
CN:10-1589/TU
ISSN:2096-6539
Publication Frequency: 半月刊
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