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隧道衬砌病害识别后处理系统的设计与实现
1
作者
王超
《软件》
2022年第6期73-75,81,共4页
隧道检测车采集的隧道衬砌图像由于精度要求高,导致图片的容量很大,本文利用多层隧道瓦片图像技术和病害图层技术解决了海量图片的快速加载和流畅展示,又通过深度学习来进行隧道衬砌病害的识别,构建了隧道衬砌病害后处理系统,搭配隧道车...
隧道检测车采集的隧道衬砌图像由于精度要求高,导致图片的容量很大,本文利用多层隧道瓦片图像技术和病害图层技术解决了海量图片的快速加载和流畅展示,又通过深度学习来进行隧道衬砌病害的识别,构建了隧道衬砌病害后处理系统,搭配隧道车,大幅度的提升了隧道检测的效率。
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关键词
隧道
检测
衬砌病害
病害识别
多层隧道瓦片图像
深度学习
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职称材料
题名
隧道衬砌病害识别后处理系统的设计与实现
1
作者
王超
机构
辽宁省交通规划设计院有限责任公司公路养护技术研发中心
出处
《软件》
2022年第6期73-75,81,共4页
基金
辽宁省交投集团科研项目(202006)
辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC1908026)。
文摘
隧道检测车采集的隧道衬砌图像由于精度要求高,导致图片的容量很大,本文利用多层隧道瓦片图像技术和病害图层技术解决了海量图片的快速加载和流畅展示,又通过深度学习来进行隧道衬砌病害的识别,构建了隧道衬砌病害后处理系统,搭配隧道车,大幅度的提升了隧道检测的效率。
关键词
隧道
检测
衬砌病害
病害识别
多层隧道瓦片图像
深度学习
Keywords
tunnel detection
lining disease
disease identification
multi-layer tunnel tile images
deep learning
分类号
U457.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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作者
出处
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1
隧道衬砌病害识别后处理系统的设计与实现
王超
《软件》
2022
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