【摘 要】
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隧道衬砌结构病害检测与诊断是保障其安全运营的重要手段。针对传统探地雷达图像识别方法准确率不高、复杂目标体识别难度大、识别流程较为繁琐、不能实现端到端识别等问题,提出基于残差神经网络(ResNet)的病害识别方法。根据实际检测将隧道衬砌病害归纳为5种类别(包含无病害类型),并采用ResNet对隧道衬砌病害数据集进行有监督的训练,采用准确率、召回率、平均准确率等指标评价分析不同层数残差网络在实测数据集上的表现,测得ResNet-34神经网络在隧道病害数据集上的识别率为98.9%。采用基于ResNet的病害识别
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京工程学院信息与通信工程学院
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隧道衬砌结构病害检测与诊断是保障其安全运营的重要手段。针对传统探地雷达图像识别方法准确率不高、复杂目标体识别难度大、识别流程较为繁琐、不能实现端到端识别等问题,提出基于残差神经网络(ResNet)的病害识别方法。根据实际检测将隧道衬砌病害归纳为5种类别(包含无病害类型),并采用ResNet对隧道衬砌病害数据集进行有监督的训练,采用准确率、召回率、平均准确率等指标评价分析不同层数残差网络在实测数据集上的表现,测得ResNet-34神经网络在隧道病害数据集上的识别率为98.9%。采用基于ResNet的病害识别
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