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基于FCN與視場(chǎng)柱面投影的隧道滲漏水面積檢測
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作者:
作者單位:

上海大學(xué)

作者簡(jiǎn)介:

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上海市科技委員會(huì )項目 (17DZ1204203);上海市科技委員會(huì )項目 (編號:18DZ1201204)


Identification of Seepage Area of Tunnel Based on FCN and Field Projection Model
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    摘要:

    針對隧道滲漏水病害面積檢測中由于復雜環(huán)境干擾和隧道幾何柱面形狀影響而造成較大誤差的問(wèn)題,設計了基于FCN與視場(chǎng)柱面投影算法滲漏水面積檢測算法。研制了無(wú)人病害巡檢車(chē),實(shí)現了隧道病害數據的無(wú)人采集,通過(guò)將FCN處理后的滲漏水病害圖片進(jìn)行視場(chǎng)轉換和柱面投影模型的優(yōu)化,提高了所計算病害面積的準確性。實(shí)驗結果表明,該算法相比OSTU法、分水嶺法和自適應閾值法算法使誤檢率下降至0.0189,有效提升了隧道滲漏水面積檢測的精度。

    Abstract:

    In order to solve the problem of larger error caused by complex environmental interference and tunnel geometry shape in the tunnel leakage area detection, a leaky water area detection algorithm based on FCN and field cylinder projection algorithm was designed. The unmanned disease inspection vehicle was developed to realize the unmanned collection of tunnel disease data. The accuracy of the calculated disease area is improved by performing field-field conversion and cylindrical projection model optimization on the FCN-treated water leakage disease picture. The experimental results show that compared with the OSTU method, the watershed method and the adaptive threshold method, the algorithm reduces the false detection rate to 0.0189, which effectively improves the accuracy of tunnel leakage area detection.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

高新聞,簡(jiǎn)明,李帥青.基于FCN與視場(chǎng)柱面投影的隧道滲漏水面積檢測計算機測量與控制[J].,2019,27(8):44-48.

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歷史
  • 收稿日期:2019-01-24
  • 最后修改日期:2019-02-27
  • 錄用日期:2019-02-28
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-08-13
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