视觉大模型在轨交隧道缺陷检测中的应用研究

本文针对轨交隧道巡检过程中,人工巡检工作存在的效率低、容易遗漏等问题,提出采用轨交检测车采集隧道内壁信息,结合轨交隧道的相关巡检规范,基于V-MoE视觉大模型开发轨交视觉大模型。与传统的机器视觉相比,在隧道壁潜在风险和缺陷检测方面,该方法的识别类型和识别精度均大幅提升,可以有效提升识别准确率,是视觉大模型在新领域的重要突破。