科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对有砟铁路路基层位探地雷达图像人工追踪效率低、精度低的问题，提出了基于深度学习的路基层位智能识别与状态评价技术。根据多条线路现场实测数据建立样本集，基于YOLO v5和U-Net训练智能识别模型，提出了层位厚度、道床-基床界面平整度评价指标计算方法。结果表明：本文提出的有砟铁路路基层位智能识别方法具有较高精度，且U-Net模型识别效果优于YOLO v5模型，识别、评价结果与人工追踪结果偏差较小，满足铁路路基检测工程的实际需求。
-
单位高速铁路轨道技术国家重点实验室; 中国铁道科学研究院集团有限公司; 煤炭资源与安全开采国家重点实验室
