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摘要
运营地铁隧道的管理、健康监测及维护正逐渐趋向于数字化、智能化；但地铁盾构隧道管理和检测单位常因缺少隧道数字模型，限制了地铁隧道智能维护和管理系统的应用和发展。文章针对地铁盾构隧道中无序排版的管片环结构，提出了一种基于深度学习和机器视觉的地铁盾构隧道数字模型智能重构方法，利用检测车获取的隧道表面高清图片，对隧道特征物（螺栓孔）进行智能识别与自动分类，再根据螺栓孔群的分布特点自动推断隧道管片环的排版结构，从而结合隧道实际线路实现隧道数字模型快速重建。某地铁隧道的实例应用结果表明，本文方法特别适用于管片无规律性错缝拼装的情况，能以100%的准确率实现地铁盾构隧道数字模型的智能重建。
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单位南昌大学建筑工程学院
