【摘 要】
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随着城市化进程的不断推进,人类活动进入频繁化和多样化,对于交通便捷性与准时性的要求日益增加。为了缓解出行压力,很多城市在改善交通方面更加致力于完善城市交通轨道。地铁施工场所处于地底,环境比较恶劣,修建过程可能发生断电等不可控情况,依靠人工监测存在较大局限性。此外对运营过程中的地铁进行监测,需要历经较长周期的流程请示,并且进行人工监测存在一定风险性,因此地铁隧道自动化监测研究越发重要。目前主要利用测
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随着城市化进程的不断推进,人类活动进入频繁化和多样化,对于交通便捷性与准时性的要求日益增加。为了缓解出行压力,很多城市在改善交通方面更加致力于完善城市交通轨道。地铁施工场所处于地底,环境比较恶劣,修建过程可能发生断电等不可控情况,依靠人工监测存在较大局限性。此外对运营过程中的地铁进行监测,需要历经较长周期的流程请示,并且进行人工监测存在一定风险性,因此地铁隧道自动化监测研究越发重要。目前主要利用测量机器人在地铁隧道中进行自动化监测,但是这种技术存在一些不足:隧道处于地底、距离较长,测量机器人首次测量过程中仪器定向无法完全自动化,需要人工进行寻找目标棱镜,导致效率低下。其次地底施工过程中存在断电等突发情况导致无法进行实时监测。针对以上问题,本文提出基于深度学习进行自动化监测,以TS60测量机器人为例,借助深度学习中YOLOv5算法构建棱镜识别模型实现目标物体识别,期间通过测量机器人相机采集大量带有棱镜的视频或者图片,将采集的数据进行处理转换为Co Co数据集,借助棱镜识别模型设置置信度为0.35,0.5,0.65不同情况下进行测试,得出平均精度为90%以上,满足地铁隧道监测场景下对棱镜识别精度要求,解决了监测过程中首次需要人工识别棱镜的操作,以此提高自动化监测的效率。
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