基于深度学习的盾构隧道衬砌管片环缝自动识别技术研究

卢建军 黄江华 柯淼

《城镇建设》 2021年23期

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