[口头报告]基于轻量卷积神经网络的隧道病害快速识别研究

基于轻量卷积神经网络的隧道病害快速识别研究
编号:140 访问权限:仅限参会人 更新:2024-09-28 17:13:35 浏览:224次 口头报告

报告开始:2024年10月20日 14:15 (Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会议:[S4] 分论坛四、隧道与地下工程运营安全与节能环保科技论坛 » [S4-2] 分论坛四下午场

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摘要
随着交通强国战略的有力推进,我国交通基础设施日臻完善,逐步从“以建为主”过渡到 “建养并重”的新时期,隧道衬砌内部病害严重影响服役性能和行车安全。面向国家交通基础设施高品质建设与智能运维需求,以隧道常见病害中的裂缝、渗漏水、防火涂层脱落为研究对象,针对隧道衬砌病害采集干扰因素多、识别精度低、诊断主观性强等问题,提出了一种高精度快速识别算法,然后开发了隧道病害移动式智能检测平台,实现了隧道病害的快速精确识别。
关键字
报告人
周中
副教授 中南大学

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