基于深度学习的盾构隧道衬砌病害识别方法

隧道衬砌病害的检测是隧道维护和保障运营安全的重要环节.以基于CCD线阵相机移动式地铁衬砌病害检测系统的采集图片为研究对象,利用计算机科学最前沿的深度学习方法,提出了一种完全区别于传统手段的隧道病害识别方法,通过提取并建立隧道病害样本库,搭建深度学习框架,利用深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)训练样本,建立隧道衬砌特征图像分类系统.针对既有的CNN模型GoogLeNet,采用优化的卷积核,并改进了其inception模块与网络结构,获得了准确率超过95%的网络模型.通过实例对目前流行的深度学习框架(Caffe与Torch)以及图像对比度增强处理方法(如直方图均衡化处理(Histogram Equalization,HE))进行了测试.测试结果表明,深度学习方法用于隧道衬砌图像处理,具有准确率高,速度快,可扩展性好等特点,特别是对背景复杂条件下的图像处理更具鲁棒性.     

基于深度学习的地铁隧道衬砌病害检测模型优化

地铁盾构隧道衬砌病害检测面临的最主要问题是如何获取高质量的病害图片以及如何快速、准确实现病害检测.基于CCD线阵相机设计制造了地铁隧道病害检测车,并针对上海运营地铁1、2、4、7、8、10、12等线路采集了大量的衬砌图像,通过手工标注建立高质量隧道病害样本库.基于卷积神经网络Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network),构建了病害自动检测深度学习框架.考虑到裂缝及渗漏水病害的特殊性,采用数据统计分析及K-means聚类算法分析其几何特征,结合病害特征优化VGG-16网络模型中的anchor box相关参数.结果表明,修正后的模型病害检测准确度有明显的提升(约7%),同时模型的训练时间减少.经验证,上述方法同样可提高裂缝或渗漏水单一病害识别模型的准确度.     

盾构隧道渗漏水的自动检测技术

提出了基于数字图像自动识别算法的盾构隧道渗漏水自动检测技术.采用自主研发的检测系统进行现场渗漏信息的采集、识别、抓取和处理而完成盾构隧道的渗漏水检测.结果表明,该检测技术的结果准确、精度较高且误差较小.     

基于深度学习的铁路实例分割研究

为了提高铁路图像分割精度使其可作为铁路无人驾驶及设备安全、快速、准确检测等工作的基础视觉任务,在经典的MaskRCNN实例分割网络架构基础上,设计了一个新的特征提取架构DseNet,组合得到了DseNet-MaskRCNN.铁路边缘处的精度对实例分割有着重要的精度影响,在网络架构上着重强化了图像边缘处的精度.实验结果表明该网络架构能够快速的对铁路区域进行识别分割.在实验中单张图像处理速度可达15帧/秒,实例分割精度可达93.8％.     

基于深度学习的盾构隧道施工地表沉降预测方法

针对现有盾构隧道施工引发地表沉降预测方法中存在的难以同时挖掘数据之间的非线性特征关系和双向时序信息的问题,通过融合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆(BiLSTM)与自注意力机制(SA)提出一种基于深度学习的地表最大沉降预测方法(CNN-BiLSTM-SA)。该方法首先利用CNN提取网络输入数据之间的非线性特征关系,利用BiLSTM网络提取输入数据的双向时序信息,然后引入SA机制为CNN提取的特征分配相应的权重,有效捕获时间序列中的关键信息,最后通过全连接层输出最终地表沉降预测结果。以湖南万家丽路电力盾构隧道工程为依托构建地表沉降数据集,并选用ANN、RNN、LSTM、BiLSTM模型开展对比分析。研究结果表明：评估指标CNN-BiLSTM-SA的平均绝对误差(MAE)、均方根(RMSE)、决定系数(R2)、平均绝对百分误差(MAPE)均为最优,具有更好的地表沉降预测性能。     

基于深度学习的农作物病害检测

针对在大规模农业种植中传统人工农作物病虫害预防和治理上常存在的问题,应用深度学习算法来进行农作物病害的检测.对47 637张图片进行病害识别检测,数据包含10个物种(主要农作物有番茄、土豆、玉米等),27种病害,总共61个分类标签.采用目前流行的深度网络结构如Vgg-16,ResNetV1-101和InceptionV4等6种模型对图像进行特征抽取.采用交叉熵和正则化项组成损失函数进行反向传播调整,对数据集进行4种不同情况的划分;并且使用了初始化和迁移训练两种训练方式,分别对6种网络架构在不同学习率下进行试验比较.结果表明:采用初始化训练对61类病害情况的最高识别准确率为84.6%;而在迁移训练中,使用合适的学习率训练,最高识别准确率达到86.1%;对3类疾病程度分类准确率为87.4%,对28种病害类型分类准确率为98.2%,对10类物种识别分类准确率为99.3%.     

高速公路隧道渗漏水病害与防排水措施探讨

公路隧道是公路的咽喉部分,若隧道局部产生破坏就会造成整段高速公路不能使用,导致巨大的经济损失和不良影响。文章分析了公路隧道渗漏水的原因,并综合考虑公路隧道各方面因素,探讨了各施工阶段的预防措施。     

一种基于深度学习的卫星遥感图像分割方法

近年来,基于深度学习的语义分割方法得到了广泛应用.本文针对实际遥感图像中的语义分割问题,为了减少网络参数和计算量,以及提高网络性能,提出了一个使用通道注意力机制的卷积神经网络(channel attention network,CA-Net).首先,对高分二号(GF-2)遥感图像进行预处理和数据标注,得到一个7分类数据...     

基于深度学习的输变电设备紫外放电光斑分割方法

随着紫外成像技术的发展,高压电力设备对于紫外成像图谱的量化分析提出了更高的要求。紫外图谱的量化分析需要用到除紫外成像仪所输出“光子数”额外的紫外光斑图像信息,所以需要将紫外放电光斑从可见光的背景中分割出来。然而,传统紫外图谱光斑分割方法仍存在复杂背景及小光斑分离困难、特征选取复杂、分割精准度低等问题。基于上述问题,提出了一种基于深度学习的紫外图谱光斑分割提取的方法。首先,采用紫外成像仪拍摄电力设备放电缺陷紫外图谱;其次,分别构建FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s 3种全卷积网络(fully convolutional networks, FCN)子模型架构,并利用随机梯度下降法进行模型训练;最后,实现输变电设备放电缺陷紫外图谱主光斑的自主分割提取。经过对FCN 3种子模型架构的训练、测试和对比分析,结果表明：FCN-16s模型为紫外光斑分割提取的最佳模型,测试准确率可达99.34%。结果表明基于深度学习的紫外图谱光斑分割方法准确高效,为紫外光斑的量化提取及电力设备放电缺陷的紫外诊断提供了参考。     

基于多分支深度学习的沥青路面多病害检测方法

为了准确、快速地识别路面多病害,采用一种基于多分支框架的深度学习方法,提取并融合路面图像的大、小尺度特征,将路面二维图像和三维图像作为网络输入,增强病害特征.采集裂缝、条状修补、块状修补、坑槽、松散等沥青路面病害图像共计10 562张,进行人工标注.结果表明：500次训练后该方法的平均交并比为0.83,准确率和召回率的调和平均数F值为0.90,优于U-net、PSPNet、DeepLabv3+等方法;在单一类别上,对条状修补、坑槽、松散、桥接缝等分割效果最优,对裂缝、块状修补的识别展现出较强的鲁棒性;所提方法的识别效果高于仅使用单一输入或者单一分支的方法.因此,双通道和多分支的设计方法可以显著提升网络对多类别路面病害的识别精度.     

基于深度学习的目标检测算法综述

目标识别和定位是计算机视觉领域研究的主要问题,图像分割、目标跟踪、目标行为分析等都是以图像中的目标检测为基础的.随着深度学习技术的发展,目标检测算法取得了巨大突破.在广泛调研相关文献的基础上,对目标检测算法进行分析和对比,分别研究基于区域提取的两阶段目标检测架构和直接位置回归的一阶段目标检测架构的本质特点和发展过程,并提出未来的发展方向.     

基于深度学习的障碍物检测与深度估计

提出了一种针对交通场景的基于深度学习的障碍物检测与深度估计方法。该方法对现有的YOLOv3模型进行改进,使用DenseNet网络代替原网络尺度较小的传输层,得到一种新的障碍物检测模型Dense-YOLO。然后采用立体匹配模型PSMNet得到双目图像的视差图,根据双目测距原理对被测目标深度进行估计。在KITTI数据集和实际交通场景中的实验结果表明,与YOLOv3模型相比,Dense-YOLO模型有效地提高了交通场景中障碍物检测的可靠性和正确率,对轿车、行人、骑行者和卡车这4类障碍物检测的平均精确率（average precision, AP）提高了3%～5%,平均精确率均值（mean average precision, mAP）提高了约4%。障碍物深度估计结果与真实值的平均相对误差约为3%。     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

基于深度学习的交通拥堵检测

针对交通拥堵检测,提出一种利用深度学习中卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)对交通拥堵图像进行检测的方法。首先,使用基于TensorFlow框架设计了含有三层卷积层的神经网络分类模型。其次,利用道路拥堵与非拥堵图片对分类模型进行训练,并进行评估。最后,利用训练完成的模型进行道路拥堵检测,与多种深度学习分类模型分类方法进行对比实验,表明该卷积神经网络模型能够更有效地进行拥堵检测,检测准确率达到了98.1%。     

基于DCNN的图像语义分割综述

图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解.近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的出现,极大地推动了语义分割的发展.本文从语义分割的基本定义出发,对语义分割中存在的困难和挑战进行了分析和描述.总结了目前用于评测语义分割算法的典型数据库,并以PASCAL VOC数据库为主线对近年来基于DCNN的语义分割算法进行了梳理和总结.最后对语义分割未来的研究重点进行了探讨和预测.     

基于多任务学习的高分辨率遥感影像建筑实例分割

针对基于深度神经网络的高分辨率遥感影像建筑物提取算法中将建筑物提取视为二分类问题(即将遥感影像中的像素点划分为建筑物与非建筑两类)而无法区分建筑物个体的局限性, 将基于Xception module改进的U-Net深度神经网络方法与多任务学习方法相结合进行建筑物实例分割, 在获取建筑物二分类结果的同时, 区分不同建筑物个体, 并选择Inria航空影像数据集对该方法进行验证。结果表明, 在高分辨率遥感影像的建筑物二分类提取方面, 基于Xception module改进的U-Net方法明显优于U-Net方法, 提取精度升高1.4%; 结合多任务学习的深度神经网络方法不仅能够实现建筑物的实例分割, 而且可将二分类建筑物的提取精度提升约0.5%。     

基于多尺度复合卷积和图像分割融合的车道线检测算法

在车道线检测任务中,由于车道线的特点和获取更大范围感受野的需求,空洞卷积被广泛使用.然而,为了获取大范围信息,空洞卷积会造成卷积点附近信息的丢失.针对以上问题,提出了一种基于多尺度复合卷积和图像分割融合的车道线检测算法.首先将不同尺寸的空洞卷积、全卷积和标准卷积结合以弥补空洞卷积造成的信息丢失;然后通过语义分割和实例分割融合的图像分割融合模块来增强实例分割网络对全局特征的关注;最后,设计一个加权交叉熵损失函数对网络进行训练和优化.实验结果表明,算法在CULane数据集中的整体F1measure取得74.9%,整体性能优于比较算法,在多种挑战性环境中均有所提升.     

基于深度学习的图像全景分割改进算法模型

图像语义分割和实例分割是计算机视觉领域基础挑战性工作,图像全景分割统一解决两者的任务,其核心为图像中每一个像素分配相应的类别标签以及为类别中每一个实例分配ID。经典UPSNet已经取得了较好的全景分割效果,但是使用了一种单向信息流动的特征金字塔网络,将存在实例分支的目标实例定位不够准确的问题,并且语义分支的语义分割能力还需进一步提升。本文通过考虑两个任务的差异性以及共性,重新设计特征金字塔网络结构以提取出更适合全景分割的特征图,从而提高了实例分支的AP评价指标。在语义分支中引入了克罗内克卷积,与可变形卷积进行融合使得特征图的感受野更大并且捕获了局部信息,使语义分支的mIoU评价指标得到了提高。此模型在Cityscapes数据集上进行实验,验证了所设计的每个模块及整个模型的有效性。     

基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割

针对传统乳腺超声影像分割算法存在准确率低、精度低且耗时长等问题,提出基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割算法。首先预处理图像,采用深度多示例学习方法检测病变图像块,删除正常图像块。然后对乳腺超声影像数据集扩增处理,用于神经网络训练。其次构建残差卷积神经网络模型,设计残差学习单元,结合扩增数据集形成特征映射,采用softmax函数训练网络并进行特征块判断,并结合阈值设置实现三维乳腺超声影像自适应分割。实验结果表明,该算法能更细致地完成图像分割,算法平均运行耗时为52.3 s,图像分割精度为95.5%,且F1分数值高,整体性能佳,为卷积神经网络分割应用提供参考。     

既有隧道渗漏水病害的治理

隧道是埋置于地层中的工程建筑物,是人类利用地下空间的一种形式。普速铁路隧道在运营中会出现渗漏水（水害）、衬砌裂损、隧道冻害、衬砌腐蚀、震害和洞内空气污染等病害,还有火灾威胁。这些病害和危害对隧道的安全、舒适、正常运营有重要影响和威胁。因此、在隧道规划和设计阶段要预防可能的病害、危害、进行合理设计;在隧道施