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有砟铁路路基层位变形智能识别方法
1
作者
詹绍佳
杜翠
+2 位作者
张栋
徐天新
宋玉
《铁道建筑》
北大核心
2024年第4期90-95,共6页
针对探地雷达单期数据无法获取路基层位变化情况的问题,提出了一种基于周期性检测的铁路路基层位变形智能识别方法。首先采用YOLO v5模型识别雷达图像中的桥梁设备,通过与设备表模糊匹配实现多时相数据的里程配准,再基于U‐Net模型对多...
针对探地雷达单期数据无法获取路基层位变化情况的问题,提出了一种基于周期性检测的铁路路基层位变形智能识别方法。首先采用YOLO v5模型识别雷达图像中的桥梁设备,通过与设备表模糊匹配实现多时相数据的里程配准,再基于U‐Net模型对多期数据中的路基层位线进行准确识别,最后根据年变形量提取路基显著变形的里程范围,为养护维修决策提供数据支撑。采用实测数据进行了测试试验。结果表明:多期数据配准精度满足应用需求,自动识别的层位线与人工追踪结果相近,有效提升了探地雷达周期性检测数据的处理效率和精度,为铁路路基层位变形检测提供了一种新方法。
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关键词
铁路路基
层位变形
周期性检测
层位识别
探地雷达
机器学习
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职称材料
题名
有砟铁路路基层位变形智能识别方法
1
作者
詹绍佳
杜翠
张栋
徐天新
宋玉
机构
中国铁道科学研究院集团
有限公司
铁道建筑研究所
北京
交通大学机械与电子控制工程学院
北京天立秀科技有限公司
出处
《铁道建筑》
北大核心
2024年第4期90-95,共6页
基金
国家自然科学基金(U2268216)
国家能源投资集团有限责任公司科技创新项目(GJNY-21-115-39)
朔黄铁路公司科技创新项目(SHTL-23-25)。
文摘
针对探地雷达单期数据无法获取路基层位变化情况的问题,提出了一种基于周期性检测的铁路路基层位变形智能识别方法。首先采用YOLO v5模型识别雷达图像中的桥梁设备,通过与设备表模糊匹配实现多时相数据的里程配准,再基于U‐Net模型对多期数据中的路基层位线进行准确识别,最后根据年变形量提取路基显著变形的里程范围,为养护维修决策提供数据支撑。采用实测数据进行了测试试验。结果表明:多期数据配准精度满足应用需求,自动识别的层位线与人工追踪结果相近,有效提升了探地雷达周期性检测数据的处理效率和精度,为铁路路基层位变形检测提供了一种新方法。
关键词
铁路路基
层位变形
周期性检测
层位识别
探地雷达
机器学习
Keywords
railway subgrade
layer deformation
periodic detection
layer identification
ground-penetrating radar
machine learning
分类号
U213 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
有砟铁路路基层位变形智能识别方法
詹绍佳
杜翠
张栋
徐天新
宋玉
《铁道建筑》
北大核心
2024
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