【摘 要】
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基于深度学习的渗漏水病害图像智能识别算法理论，针对复杂渗漏水图像区域识别准确度低的问题，分别研究并搭建U形网络（U-Net）和金字塔场景解析网络（PSP-Net）两种神经网络进行对比试验。基于采集的地铁隧道图像，建立复杂隧道渗漏水病害图像样本数据集，该数据集包含5 000张地铁隧道病害图像，其中4 000张人工标注图像数据，针对渗漏水图像特征，进行U-Net和PSP-Net网络模型构建，同时使用自
【机 构】
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广州地铁集团有限公司国家工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科技基金资助项目（52020105002）； 科技部国家重点研发计划资助项目（2016YFB1200402）；
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基于深度学习的渗漏水病害图像智能识别算法理论，针对复杂渗漏水图像区域识别准确度低的问题，分别研究并搭建U形网络（U-Net）和金字塔场景解析网络（PSP-Net）两种神经网络进行对比试验。基于采集的地铁隧道图像，建立复杂隧道渗漏水病害图像样本数据集，该数据集包含5 000张地铁隧道病害图像，其中4 000张人工标注图像数据，针对渗漏水图像特征，进行U-Net和PSP-Net网络模型构建，同时使用自制数据集进行渗漏水图像的对比试验。通过对U-Net和PSP-Net网络的预测结果进行准确度评估，分析两者在渗漏水病害识别的性能，U-Net结构对渗漏水目标具有更强的覆盖性，适用于渗漏水区域的快速巡检；PSP-Net具有更高的精确度，适用于渗漏水的精细化检测。本研究的算法对比研究为渗漏水图像的检测识别提供了理论支持。
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