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随着地铁运营时间的不断增加、地下水位的上涨,地铁隧道渗漏水情况日益严重,已严重影响地铁隧道的安全运行。传统的检测方法为人工现场巡查,效率低、准确率差,高自动化、高精度、高稳定性的漏水检测方法是改进传统检测方法的关键。因此,本文提出了一种利用移动激光扫描隧道进行渗漏水检测的深度学习方法。该方法由以下部分组成:①利用获取的隧道衬砌点云建立渗漏水数据集;②通过基于掩码区域卷积神经网络进行自动渗漏检测。在南京地铁2号线奥体东—兴隆大街测试结果表明,本文方法实现了隧道衬砌漏水在二维平面的自动化检测和评价,为检测人员提供了直观的漏水信息展示。 相似文献
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盾构隧道收敛监测是地铁运营检测的重要监测部分。针对收敛尺、全站仪、断面仪和巴塞特收敛系统、站式扫描仪等传统监测设备和监测方法的缺陷,本文提出一种基于移动三维激光扫描的新型收敛监测方法。移动三维激光扫描技术是利用二维断面扫描仪结合移动轨道车、惯性导航定位及编码器等多种传感器协同作业,通过人工推行扫描的方式全面获取隧道结构点云数据。结合自动化点云处理软件对管片断面收敛进行分析,实现地铁隧道收敛的快速全面监测,弥补了传统收敛监测效率低、断面监测不完善的缺点。工程应用实例结果表明,该方法不仅可以实现隧道收敛快速、高效监测,而且获取的海量点云数据可进一步深度挖掘,为地铁隧道的安全监测提供基础数据,保障地铁安全运行。 相似文献
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国家速滑馆为全球首个采用CO2跨临界直冷制冰的冬奥速度滑冰场馆,冰面约1.2万m2,为精确控制冰面温度、厚度和稳定性等,其制冰排管的高精度安装非常重要.传统测量方法通过30%的抽查,以离散抽样检查评估排管整体情况,盲目性高且工作效率低;而采用三维激光点云数据可提取每根排管的空间位置信息,更全面、高效地检测制冷排管的安装... 相似文献
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