基于图像识别的隧道智能检测技术应用
基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统设计
基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统设计杨平;厉小润【摘要】Real-time tunnel traffic safety monitoring system is an important means to ensure secure operation of tunnel. Aiming at the particularity of the environment in tunnel, a vehicle detection algorithm based on accumulation of difference depth matrix and a vehicle tracking algorithm based on Kalman filter are proposed, by which the detection and tracking of multiple moving vehicles are achieved. An intelligent tunnel traffic safety monitoring system based on video detection processing is designed in this paper using the techniques of image processing, computer vision, pattern recognition and software engineering, etc. The system can accurately detect various traffic operation parameters and traffic events, and provide strong guarantee for tunnel traffic safety.%隧道实时交通安全监控系统是确保隧道安全运营的重要手段.针对隧道环境的特殊性,提出基于差异深度积累的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法,实现了多运动目标的检测与跟踪,并综合运用图像处理、计算机视觉、模式识别和软件工程等技术设计了基于视频检测技术的智能隧道交通安全监控系统.该系统能准确地检测出各种交通运行参数和交通事件,为隧道交通安全提供了有力保障.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2012(029)006【总页数】4页(P128-130,171)【关键词】视频检测;隧道;智能交通;运动目标检测;卡尔曼滤波;运动目标跟踪【作者】杨平;厉小润【作者单位】浙江大学电气工程学院浙江杭州310027;浙江大学电气工程学院浙江杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言随着我国经济社会的飞速发展，对智能化管理的高等级公路的需求越来越大。
智能巡检机器人在隧道养护中的应用分析
科技视界SCIENCE & TECHNOLOGY VISION0 引言随着交通运输业的快速发展，隧道作为连接各个地区的关键通道，其安全和畅通对于保障交通顺畅、人民生命财产安全具有重要意义。
传统的隧道养护方式主要依赖于人工巡检，这种方式不仅效率低下，而且难以全面、准确地掌握隧道的各项设施和环境状况。
近年来，随着人工智能、传感器技术和机器人技术的快速发展，智能巡检机器人在隧道养护领域的应用逐渐崭露头角。
这些机器人通过搭载各种先进传感器，能够实时监测隧道内部的各种设施和环境状况，为管理人员提供准确、及时的数据支持。
同时智能巡检机器人还能够实现自主导航、自主充电、远程控制等功能，大大提高了隧道养护的效率和安全性。
本文通过阐述智能巡检机器人的工作原理，分析其在隧道养护中的具体应用，旨在推动智能技术在隧道养护领域的应用与发展。
1 巡检机器人的发展概况自20世纪80年代起，信息技术的飞速发展，连同控制技术和传感器技术的巨大突破，推动了机器人技术从制造业向非制造领域的拓展。
中国在20世纪90年代开始深入探索巡检机器人的研发，经过不懈努力，在机器人的定位、导航、硬件构造以及数据和图像的稳定传输等多个关键技术领域取得了显著成就，充分证明了巡检机器人的重要性和应用潜力。
随着传感器技术、智能控制、数据挖掘和人工智能等前沿技术的融合应用，巡作者简介：吕晔，工程师，主要研究方向为市政道路桥隧建设运营管理。
智能巡检机器人在隧道养护中的 应用分析吕晔 赵斌济南市政公用资产管理运营有限公司，山东 济南 250101INDUSTRY SCIENCE AND TECHNOLOGY行业科技进的图像处理和分析技术，智能巡检机器人能够准确识别壁面的异常情况，并进行精确的定位和分类，不仅可以帮助管理人员了解隧道壁面的当前状况，还可以为后续的维护和修复工作提供有力的数据支持。
3.1.2.隧道顶部检测智能巡检机器人在隧道顶部的监测工作中通过搭载激光雷达、位移传感器等高精度测量设备，能够对隧道顶部进行全方位的测量和监测，确保对任何细微的变形或裂缝都能及时捕捉。
隧道工程中的智能化监测：实时监控与数据分析
物联网与大数据技术在隧道监测中的应用
物联网技术在隧道监测中的深化应用
大数据技术在隧道监测中的创新应用
• 设备之间的互联互通
• 海量数据的存储与管理
• • 远程监控与预警
• 预测与决策支持
人工智能与机器学习在隧道监测中的应用
人工智能技术在隧道监测中的普及应用
• 自动化监测与报警系统
• 智能分析与诊断
• 机器人与无人驾驶技术在施工中的应用
机器学习技术在隧道监测中的创新发展
• 模型训练与优化
• 算法研究与改进
• 实际工程应用与验证
隧道工程智能化监测的法规与标准完善
法规与标准的制定与完善
监管与认证体系的建立
隧道工程智能化监测的
与完善
可持续发展
• 隧道工程智能化监测的法规框架
数据采集与传输技术
传感器与检测设备的选择与应用
• 应力、应变、变形等传感器
• 温度、湿度、空气质量等传感器
• 地震、滑坡、岩爆等监测设备
数据传输技术
• 无线通信技术：如Wi-Fi、蓝牙等
• 有线通信技术：如光纤、电缆等
• 卫星通信技术：如GPS、北斗等
数据采集与传输系统的设计与实施
• 系统架构与设备布局
• 工程地质不确定性：如地下水、软弱地层等
• 施工过程中的安全问题：如支护结构、施工方法等
隧道工程智能化监测的必要性
• 提高工程质量和安全性
• 降低施工成本和时间
• 促进隧道工程技术的创新与发展
智能化监测在隧道工程中的重要性
01
02
03
实时监测隧道结构安全
实时监测隧道环境
提高隧道施工效率和质量
• 监测隧道应力、应变、变形等关
智能巡检机器人在隧道养护管理中的应用
智能巡检机器人在隧道养护管理中的应用作者：***来源：《西部交通科技》2023年第10期作者简介：黄蔚（1973—），工程师，主要从事高速公路运营管理等工作。
针对公路隧道养护难度逐年增大，传统隧道养护方法不能很好地适应当前大规模隧道养护需要的问题，文章以克服传统隧道养护工作的缺陷为出发点，提出采用智能巡检机器人取代人工检测隧道健康状态，探讨智能巡检机器人的科学技术原理及在隧道养护管理的应用，为隧道科学养护提供数据支撑，提升隧道运营公司的科学养护管理水平。
公路隧道；科学养护管理；智能巡检机器人U456.3A5217630 引言近年来，随着《广西高速公路网规划（2018—2030年）》的正式颁布，广西高速公路建设行业迅猛发展，到规划期末，广西将建成“1环12横13纵25联”的高速公路布局。
目前，越来越多的高速公路向山区扩展，山区特长隧道的数量与日俱增。
在隧道通车运营期间，由于衬砌质量缺陷、外部环境恶化、养护管理不规范等多种原因，隧道会出现渗漏水、衬砌脱落、掉块、开裂等病害，严重影响隧道使用寿命与交通安全［1-3］。
除隧道病害外，其他突发状况也会影响隧道交通安全，如路面抛洒物、路面积水、隧道火灾等。
因此，逐渐增多的隧道，尤其是特长隧道，大幅度增大了隧道的养护管理难度。
为解决当前隧道养护管理难度大的问题，新技术、新设备逐渐被应用到隧道养护管理领域中。
本文依托賀州至巴马高速公路（都安至巴马段）的发瑞隧道（隧道长度为5 334 m），结合《公路隧道养护技术规范》（JTG H12-2015）［4］（以下简称《规范》）的隧道养护技术要求，探讨了智能巡检机器人的科学原理及在特长隧道的应用。
研究表明，该智能机器人实现了特长隧道检测的智能化、自动化。
1 公路隧道的养护管理现状1.1 隧道的养护管理要求《规范》规定了隧道土建结构的养护工作分为日常巡查、经常检查、定期检查、专项检查。
日常巡查通过人工与信息化结合的手段，与道路巡查同时进行；经常检查要求专业隧道养护人员采用人工与信息化结合的手段，辅以简单的检查工具，对隧道进行详细检查，及时发现隧道病害或其他异常情况，是隧道养护的关键性工作；定期检查通常由运营公司委托具有检测资质的专业团队利用先进的技术设备进行，检查结果的专业性、权威性好；专项检查由具有检测资质的专业团队根据《规范》要求开展，检测出特定隧道病害的详细信息，为是否实施处治措施及如何实施处治措施提供科学合理的依据。
基于图像处理技术的隧道裂缝检测综述
隧道裂缝检测技术发展趋势
智能化：利用人工智能和机器学习技术提高检测准确性和效率。 自动化：实现自动识别、定位和记录，减少人工干预和误差。 实时化：提高检测速度和实时反馈能力，满足快速检测和安全监控的需求。 精细化：提高检测精度和分辨率，实现更细微裂缝的检测和评估。
基于图像处理技 术的隧道裂缝检 测方法
基于灰度图像的隧道裂缝检测方法
灰度图像处理：通过灰度化处理，将彩色图 像转换为黑白图像，便于后续处理和分析。
图像增强：采用直方图均衡化、对比度拉伸 等算法，提高图像的对比度和清晰度，以便 更好地识别裂缝。
边缘检测：利用边缘检测算法，如Sobel、 Canny等，检测出图像中的边缘信息，以便 进一步提取裂缝特征。
形态学处理技术：通过膨胀、腐蚀等形态学操作，对图像进行降噪和细化，提高裂缝检测的准确性和可靠性。
隧道裂缝检测技 术发展历程
传统隧道裂缝检测方法
传统隧道裂缝检测方法主要是通过人工巡检和望远镜观察进行检测。
这些方法不仅效率低下，而且检测精度和可靠性也难以保证。
随着技术的发展，传统隧道裂缝检测方法逐渐被基于图像处理技术的检测方法所取代。
基于深度学习的隧道裂缝检测方法
深度学习模型：卷积神经网络 （CNN）
数据预处理：图像增强、去噪 等
训练过程：使用大量带标签的 裂缝图像进行训练
检测效果：准确率高，对复杂 背景和裂缝形态具有良好的适 应性
隧道裂缝检测技 术应用案例分析
实际应用案例介绍
案例名称：某高速公路隧道裂缝检测
案例简介：该案例采用了基于图像处理技术的隧道裂缝检测系统，实现了快速、 准确地对隧道裂缝进行检测和分析。
恶劣环境下的工作能力：隧道内部的环境通常比较恶劣，如潮湿、黑暗、灰尘等，对检测设备的稳定性 和可靠性提出了更高的要求。
基于图像特征识别的盾构隧道渗漏水检测方法
基于图像特征识别的盾构隧道渗漏水检测方法随着城市建设的不断发展，隧道建设已成为现代城市交通的重要组成部分。
然而，由于隧道的特殊性，渗漏水问题一直是工程建设中的难题。
传统的渗漏水检测方法通常需要大量人力和时间成本，而且检测结果不够准确。
为解决这一问题，基于图像特征识别的盾构隧道渗漏水检测方法应运而生。
一、图像特征识别原理基于图像特征识别的盾构隧道渗漏水检测方法主要利用计算机视觉和机器学习技术来分析隧道壁面图像，从中提取出与渗漏水相关的特征，并通过比对和判断来确定渗漏水的存在与程度。
具体步骤如下：1. 图像获取：利用摄像机或其他成像设备获取隧道壁面图像，保证图像质量清晰。
2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，消除噪音和干扰，提高图像质量和对比度。
3. 特征提取：采用特征提取算法，提取与渗漏水相关的图像特征，如纹理、颜色、形状等。
4. 特征选择：根据统计学原理和经验，选择对渗漏水检测具有较好区分能力的特征。
5. 分类器训练：通过机器学习算法构建分类器，并利用已标注的样本数据进行训练，使分类器能够识别不同类别的图像特征。
6. 渗漏水检测：将待检测的图像输入训练好的分类器中，通过分类器的判断，确定图像中是否存在渗漏水及其程度。
二、优势与应用基于图像特征识别的盾构隧道渗漏水检测方法具有以下优势：1. 非接触式检测：传统的渗漏水检测方法通常需要将人员或设备送入隧道内进行检测，存在一定的人员安全风险。
而基于图像特征识别的方法可以在不接触隧道内部的情况下，通过分析图像来实现渗漏水的检测，提高了工作人员的安全性。
2. 高效性：传统的检测方法需要大量的人力和时间成本，而基于图像特征识别的方法可以实现自动化、快速的检测，大大缩短了检测周期，提高了检测效率。
3. 准确性：通过机器学习算法训练的分类器可以准确地判断图像中是否存在渗漏水，避免了人为因素对检测结果的影响，提高了检测的准确性。
基于图像特征识别的盾构隧道渗漏水检测方法可以广泛应用于城市隧道的建设和维护中。
基于人工智能的土木工程质量检测
基于人工智能的土木工程质量检测近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
在土木工程领域，人工智能技术也被应用于质量检测，为工程建设提供了更高效准确的解决方案。
本文将探讨基于人工智能的土木工程质量检测的相关技术和应用案例。
一、图像识别技术在土木工程质量检测中的应用图像识别技术是人工智能技术中的一个重要分支，其在土木工程质量检测中有着广泛的应用。
通过采集工程现场的照片或视频，并经过图像处理和分析，可以实现对各个施工阶段的质量问题进行快速准确的检测。
以道路工程为例，传统的质量检测需要依靠人工巡查，耗时耗力且容易出现漏检和误检的问题。
而基于图像识别技术的质量检测可以通过对道路图像的自动分析，实时准确地检测出路面平整度、坑洼、裂缝等质量问题。
这种方式不仅提高了工作效率，还大大降低了人力成本。
此外，图像识别技术在桥梁、隧道等土木工程项目中的应用也十分广泛。
通过对工程结构的图像进行分析，可以快速发现裂缝、腐蚀、变形等结构问题，提前进行维修和加固，从而确保工程质量和安全。
二、声波检测技术在土木工程质量检测中的应用除了图像识别技术，声波检测技术也是基于人工智能的土木工程质量检测的重要手段之一。
通过对声波的采集和分析，可以判断结构的完整性和质量问题，为施工方提供及时的反馈和处理建议。
以建筑工程为例，利用声波检测技术可以判断墙体的坚固性和稳定性。
通过对声波信号的分析，可以检测出墙壁是否存在空鼓、龟裂等问题。
这种方法无需对墙壁进行损坏性检测，既保证了墙体的完整性，又节约了时间和材料成本。
类似地，声波检测技术也可以应用于其他土木工程项目中，如桥梁、隧道等。
通过对声波信号的采集和分析，可以有效地发现结构的损伤和缺陷，提前采取修复措施，从而确保工程的质量和安全。
三、数据分析技术在土木工程质量检测中的应用除了图像识别技术和声波检测技术，数据分析技术也在基于人工智能的土木工程质量检测中发挥着重要作用。
通过对工程施工数据的采集和分析，可以实现对施工质量的监控和预测，从而提高施工过程中的质量管理水平。
基于数字孪生的隧道智能巡检技术研究与运用
基于数字孪生的隧道智能巡检技术研究与运用一、绪论随着科技的不断发展，隧道工程在国民经济和基础设施建设中发挥着越来越重要的作用。
隧道工程的安全问题也日益凸显，如何提高隧道工程的安全性和运行效率成为了亟待解决的问题。
数字孪生技术作为一种新兴的技术手段，为隧道工程的安全管理和智能巡检提供了新的思路和方法。
数字孪生是一种将现实世界中的实体系统通过数字化手段构建出与其相对应的虚拟模型的技术。
通过对隧道工程的数字孪生进行建模和仿真，可以实现对隧道工程的全生命周期管理，从而为隧道工程的安全管理和智能巡检提供有力支持。
本研究基于数字孪生的隧道智能巡检技术，旨在通过对隧道工程的数字孪生进行建模和仿真，实现对隧道工程的实时监控、故障诊断和预测性维护，从而提高隧道工程的安全性和运行效率。
本研究首先对隧道工程的数字孪生建模和仿真技术进行了深入探讨，然后分析了隧道智能巡检的需求和挑战，最后提出了基于数字孪生的隧道智能巡检技术的实施方案和应用实例。
本研究的研究内容具有一定的理论价值和实践意义，通过对隧道工程的数字孪生建模和仿真技术研究，丰富了隧道工程领域的理论体系和技术手段。
本研究提出的基于数字孪生的隧道智能巡检技术方案，为隧道工程的安全管理和智能巡检提供了新的思路和方法。
通过实际应用案例的分析，验证了本研究所提出的方法和技术的有效性和可行性。
1.1 研究背景和意义随着现代交通事业的快速发展，隧道作为城市交通网络的重要组成部分，承担着重要的运输和通道功能。
由于隧道环境的特殊性，隧道内部存在着复杂的地质条件、恶劣的气候环境以及潜在的安全风险，这给隧道的日常维护和管理带来了巨大的挑战。
为了确保隧道的安全运行和延长使用寿命，对隧道进行智能巡检显得尤为重要。
数字孪生技术是一种将现实世界与虚拟世界相结合的技术手段，通过构建物理实体的数字模型，实现对现实世界的模拟、分析和优化。
在隧道智能巡检领域，数字孪生技术可以为隧道的巡检工作提供强大的支持。
土木工程中的智能化检测与监测技术应用
土木工程中的智能化检测与监测技术应用在当今科技飞速发展的时代，土木工程领域也迎来了智能化的变革。
智能化检测与监测技术的应用，为土木工程的设计、施工和运维提供了更高效、更精确、更安全的保障。
这些技术不仅能够实时获取工程结构的状态信息，还能对潜在的风险和问题进行预警和评估，为土木工程的可持续发展注入了强大的动力。
一、智能化检测技术的类型及特点1、无损检测技术无损检测技术是在不损害被检测对象使用性能和内部结构的前提下，利用物理手段对其进行检测的方法。
常见的无损检测技术包括超声波检测、射线检测、磁粉检测和渗透检测等。
这些技术具有非侵入性、准确性高、可重复性好等优点，能够有效地检测出工程结构中的缺陷和损伤，如裂缝、空洞、锈蚀等。
超声波检测是通过向被检测物体发射超声波，并接收其反射波来判断内部缺陷的位置和大小。
射线检测则利用X 射线或γ射线穿透物体，根据射线在物体中的衰减情况来成像，从而检测出内部的缺陷。
磁粉检测和渗透检测主要用于检测表面和近表面的缺陷。
2、智能传感器检测技术智能传感器是一种能够感知物理量并将其转换为电信号的装置。
在土木工程中，常用的智能传感器包括应变传感器、位移传感器、加速度传感器、温度传感器等。
这些传感器具有高精度、高灵敏度、实时性好等特点，能够实现对工程结构的实时监测。
例如，应变传感器可以测量结构在受力情况下的应变变化，从而评估结构的承载能力；位移传感器可以监测结构的位移和变形情况，及时发现结构的异常变位；加速度传感器则用于测量结构的振动响应，为结构的抗震设计和评估提供依据。
3、图像识别检测技术图像识别技术是利用计算机对图像进行处理和分析，从而获取有用信息的技术。
在土木工程中，图像识别技术可以用于检测结构表面的裂缝、腐蚀等缺陷。
通过拍摄工程结构的照片或视频，然后利用图像识别算法对其进行处理和分析，能够快速准确地检测出缺陷的位置、形状和大小。
与传统的人工检测方法相比，图像识别检测技术具有效率高、客观性强、能够检测大面积结构等优点。
基于人工智能技术的隧道事件检测系统在江肇高速公路中的运用探索
基于人工智能技术的隧道事件检测系统在江肇高速公路中的运用探索摘要：公路隧道作为高速公路的特殊结构物，形成了公路运输网络管理的瓶颈路段。
一方面它的长管形状空间造成了洞内空气污染严重、洞内外亮度差异悬殊、交通空间受限和火灾难于消防等一系列严重影响交通安全运行的问题。
另一方面，公路隧道的封闭性造成了行车环境的复杂性，给交通事故响应工作带来极大难度。
对此，为及时解决处理隧道内突发事件，保障人民群众生命财产安全，将基于人工智能技术的隧道事件检测系统在高速公路投入使用是一项重要举措。
因此，本文针对基于人工智能技术的隧道事件检测系统在江肇高速公路上的应用探索进行论述。
关键词：高速公路；隧道事件检测系统；应用探索引言随着国家对交通强国战略的重视程度持续加深，开创了高速公路“一张网运行、一体化服务”的全新局面，而传统高速公路隧道事件检测系统用于对模拟标清视频进行事件检测，受视频图像质量和事件检测算法的限制，存在信息收集能力弱、精确分析能力不强、误报率高等缺点。
因此，为进一步推动科技创新与公路交通发展深度融合，满足新形势下高速公路隧道运行管理需求，江肇高速采用了基于人工智能结合深度学习算法等技术的新一代事件检测系统，具备高精度、高可靠性检出、低误报等优点，能够更好的监测隧道各类突发交通事件。
1概述江肇高速于2010年建设时期在监控中心设置了一套隧道视频事件检测系统，配置了 15 台8 路事件检测分析仪，用于对模拟标清视频进行事件检测。
由于受视频图像质量和分析仪本身事件检测算法的的限制，该事件检测系统存在检测精度较低、误报率高等问题，给日常营运管理造成了短板缺陷。
为解决传统隧道事件检测系统存在的问题，江肇高速采用的基于人工智能技术的隧道事件检测系统结合当前人工智能视觉分析、AI深度学习算法、信息传输等技术，对隧道内所发生的各类事件进行自动检测和自动报警，系统能实时检测出道路上发生的车辆违停、违规行人、违规变道、抛洒物、车辆超速、车辆低速、交通拥堵、禁行区域占用等多种交通事件，可以辅助监控人员24小时不间断监控画面，并将事件视频图像及报警区域图像自动切换到主监控画面，提示管理人员进行应急处理。
隧道智能检测车表观检测技术研究
隧道智能检测车表观检测技术研
究
隧道智能检测车表观检测技术研究
隧道智能检测车是一种用于隧道安全检测的车辆，它能够通过表观检测技术来实时监测隧道内部的状况。
下面将逐步介绍隧道智能检测车的表观检测技术研究。
首先，隧道智能检测车的表观检测技术主要依赖于视觉传感器。
这些传感器可以安装在车辆的前部、后部和侧部，以获取全方位的视野。
通过高清摄像头和红外传感器等设备，车辆可以实时获取隧道内部的图像和视频。
第二步是图像处理。
隧道智能检测车通过图像处理算法对获取的图像进行分析和处理。
这些算法包括目标检测、图像识别和边缘检测等，能够自动识别隧道内部的各种物体和结构，如墙壁、支撑结构和隧道设备等。
第三步是数据分析和诊断。
隧道智能检测车将经过图像处理后得到的数据传输到数据处理系统。
该系统通过深度学习和机器学习等技术对数据进行分析和诊断，能够判断隧道内部的安全状况，如是否存在裂缝、变形或其他风险因素。
第四步是报警和反馈。
一旦数据处理系统发现隧道内部存在安全隐患，它会通过无线通信系统向操作人员发送警报。
操作人员可以根据警报信息及时采取措施，如维修、清理或疏散等。
最后，隧道智能检测车还可以与其他智能交通系统集成，如智能监控系统和智能路灯系统。
通过与这些系统的连接，隧道智能检测车可以更好地实现隧道内部的安全监测和管控。
总结起来，隧道智能检测车的表观检测技术研究包括视觉传感器的应用、图像处理算法的开发、数据分析和诊断的实施以及报警和反馈的机制。
这项技术将有效提高隧道安全监测的效率和准确性，为隧道内部的交通安全提供更有效的保障。
隧道内车辆交通事件智能检测技术综合应用
194AUTO TIMETRAFFIC AND SAFETY | 交通与安全隧道内车辆交通事件智能检测技术综合应用杨羚 谢斌 党倩华设设计集团股份有限公司 江苏省南京市 210005摘 要： 车辆在隧道环境内行驶时，由于受到光线、环境等影响，极易发生交通事件。
目前视频检测仍然是隧道交通事件检测的主流方式，存在检测盲区以及误报率较高等问题。
对此，本文归纳分析了隧道内，车辆行驶时容易发生的交通事件类型，在此基础上提出综合利用视频、雷达和光纤多种智能感知设备进行隧道车辆交通事件检测的方法。
关键词：隧道环境 车辆交通事件类型 交通事件检测方法随着建设技术水平的提高和社会经济的快速发展，我国公路隧道建设取得了巨大的成就，已成为世界上隧道数最多、技术最复杂、发展最快的国家[1]，但由于隧道特殊的环境，导致车辆行驶过程中容易发生交通事件。
单一的技术手段难以应对多种多样的交通事件，为此，本文采用视频、多目标雷达和光纤振动传感设备，随隧道内车辆行驶全过程中的交通事件进行实时检测，保障车辆在隧道内安全通行。
1 隧道交通事件检测类型《视频交通事件检测器》（GB/T28789-2012）标准中将公路领域视频方式交通事件检测内容定义为停止、逆行、行人、抛洒物、拥堵、机动车驶离六项内容[2]。
考虑到隧道为单向行驶通道，逆行现象发生概率较少，因此本文不对逆行现象进行检测。
此外，隧道内机动车驶离的表现方式一般为违规变道，因此需增加对违规变道的检测。
同时，由于隧道“黑白洞效应”的影响，驾驶人员在隧道出入口附近对车辆行驶速度的控制感降低[3]，导致超速或缓行现象时有发生，故增加对超速和缓行的检测。
综上，本文对隧道交通事件检测划分为7项，如表1所示。
2 智能感知设备综合检测方法在对隧道常发交通事件分析研究基础上，根据各智能感知设备特性及其与各类交通事件的契合度，提出不同交通事件的检测设备与方法。
2.1 基于光纤振动技术的交通事件检测 光线振动技术能够通过接受到的光脉冲的信号强弱判断是否发生异常情况[4]。
视频图像识别技术在高速公路隧道安全管理的应用
120Internet Security互联网+安全一、系统现状随着我国经济的快速发展，高速公路通车里程剧增，由于地理条件的限制，为保证高速公路线性指标要求，隧道成为高速公路建设的唯一选择。
由于隧道 视频图像识别技术在高速公路隧道安全管理的应用文| 季军志季军志（1984.09.11-），男，汉族，安徽合肥，本科，高级工程师，研究方向：高速公路机电系统。
摘要：由于高速公路隧道的道路情况复杂、环境相对封闭等特点，隧道中一旦发生事故，将极易造成人员伤亡、车辆损毁、交通堵塞以及产生二次事故等严重后果。
本文通过采用基于视频图像识别技术的设备对通行隧道的车辆进行监测，尤其是危化品运输车辆，实时监测隧道内车辆类型分布，对隧道内车辆通行异常情况及时预警，实现隧道日常运营管理要求。
同时隧道内发生事故时，系统可及时提供隧道车辆情况，为隧道内应急救援方案的制定与实施提供数据支撑。
关键词：高速公路隧道；视频图像识别技术展示隧道通行状态、隧道内车辆类型分布情况、危化品车辆情况，系统软件建立预警模型，对隧道划分风险等级，风险点自动提示报警。
（二）系统功能架构图1 隧道安全管理预警系统架构图的道路情况复杂、相对封闭等特点，一旦发生事故，极易造成人员伤亡、车辆损毁、交通堵塞、二次事故等严重后果。
同时，隧道事故救援难度大，隧道内车辆类型分布情况、危化品车辆情况不能实时掌握，相关部门不能根据隧道内情况采取相应的救援策略，影响救援效率。
二、应用方案（一）方案概述本方案通过在高速公路隧道入口、出口分别部署车辆视频特征采集系统，实时检测通行隧道的车辆特征，并自动识别车辆车牌、车型、轴型、轴数、轮数及危化品车辆信息。
对于危化品车辆，设备支持对危险货物品类进行识别，识别符合GB 6944-2012《危险货物分类和品名编号》标准。
在隧道管理中心安装高速公路隧道安全通行预警系统软件，121Internet Security互联网+安全隧道安全管理预警系统架构如图1。
城市公路隧道智能监控关键技术及应用
城市公路隧道智能监控关键技术及应用《城市公路隧道智能监控关键技术及应用》我每天开车上下班，都要经过一条城市公路隧道。
这条隧道就像一个巨大的怪兽的嘴巴，每次进去的时候，我都感觉自己像是被它吞进去了一样。
有一次，我和朋友一起出门，他坐在副驾驶上，我们又要穿过这条隧道。
朋友是个好奇心很重的人，一进入隧道，他就开始左顾右盼，还不时地问我一些关于隧道的问题。
“你说这隧道里万一出点什么事儿，可咋整啊？”朋友皱着眉头问道。
我笑了笑说：“你就别瞎操心了，现在的隧道都有智能监控系统呢。
”这时候，我就开始给他讲起城市公路隧道智能监控关键技术。
你可别小看这个智能监控，它就像是隧道里的超级守护者。
首先，传感器技术是其中的一个关键。
在隧道的各个角落，就像隐藏在暗处的小卫士一样，布满了各种各样的传感器。
有检测温度的，你想啊，如果隧道里温度过高，那可就像在烤箱里一样危险，可能是哪里出故障了，比如车辆自燃或者线路问题。
还有检测烟雾浓度的传感器，一旦有火灾的迹象，哪怕是一点点烟雾，它就能像嗅觉灵敏的小狗一样立刻察觉到。
再来说说图像识别技术。
这就像是给隧道安装了无数双眼睛。
摄像头分布在隧道的各个位置，它们一刻不停地拍摄着隧道里的画面。
通过图像识别技术，能够快速地分辨出车辆的类型、速度，甚至连驾驶员有没有违规行为都能看得一清二楚。
就好比是一个严厉又细心的交通警察，在默默地注视着一切。
如果有车辆超速了，它马上就能发现，就像在一群正常行走的人中，一眼就看到那个奔跑的人一样。
还有通信技术，这可是让整个智能监控系统能够协同工作的关键。
就像是把各个小卫士、无数双眼睛连接起来的神经网络。
各个传感器和摄像头采集到的数据，要快速、准确地传输到监控中心，这中间可不能有半点差错。
要是把这个过程比作一场接力赛的话，通信技术就是那个传递接力棒的选手，要是它掉链子了，整个监控系统就会陷入混乱。
我正说得带劲呢，朋友突然打断我：“你说得这么厉害，那这些技术到底是怎么应用到实际中的呢？”我得意地笑了笑，接着说：“你看啊，一旦传感器检测到烟雾浓度超标，图像识别技术确认有火灾发生的位置，通信技术就会迅速把这些信息传达到监控中心。
机器人在地铁隧道巡检中的应用研究
机器人在地铁隧道巡检中的应用研究一、引言随着城市地铁的不断发展，地铁运输在人们出行中的比重越来越大。
但由于地铁隧道存在着一定的安全隐患，传统的巡检方式难以完全保证地铁的安全运营。
因此，通过引入机器人巡检技术，在地铁隧道中进行安全巡检，可以有效提升地铁的安全性。
本文就机器人在地铁隧道巡检中的应用研究展开探讨。
二、机器人巡检技术的发展机器人巡检技术是一种智能化的巡检方式，可通过机器人的高精度传感器、图像识别、自主导航等特点，实现在地铁隧道中的高效巡检。
机器人巡检技术的发展经历了三个阶段：1.传统机器人巡检阶段传统机器人巡检阶段主要通过设置固定巡检路线和固定的传感器来完成巡检需求。
这种方式虽然可以实现地铁隧道的巡检，但不太灵活，难以适应复杂的地铁环境和多样化的巡检需求。
2.智能机器人巡检阶段随着人工智能技术的不断发展，智能机器人巡检阶段逐渐兴起。
智能机器人巡检主要通过图像识别、自主导航等特点，实现了地铁隧道的高清晰度智能化巡检，提高了巡检效率和安全性。
3.“互联网+”机器人巡检阶段随着“互联网+”时代的到来，机器人巡检技术逐渐被应用到云计算、物联网等领域中。
通过传感器和数据采集技术，机器人巡检可以实现对地铁隧道的数据采集和安全管理，从而实现完全的“互联网+”巡检。
三、机器人在地铁隧道巡检中的应用1.智能图像识别技术通过人工智能技术的不断进步，机器人可以实现对地铁隧道中各种设施的自动检测和异常报告。
例如，机器人可以通过检测地铁隧道中的漏水、损坏部件等情况，及时发现并解决问题，提高了地铁的运行效率。
2.自主导航技术自主导航技术让机器人可以自主控制方向和行进速度，可以根据巡检需要调整路线和速度，实现更加精细化的巡检。
自主导航还可以为机器人提供更好的避障能力和准确回到起始点的能力，提高了机器人在地铁隧道中的巡检效率。
3.传感器技术传感器技术能够为机器人在地铁隧道中的巡检提供更加精确的数据，例如检测不同温度、湿度等参数，帮助机器人提高检测精度和准确性。
人工智能技术在城市公路隧道中的应用
人工智能技术在城市公路隧道中的应用城市公路隧道是城市道路交通建设中的重要组成部分，它不仅是城市交通骨干网络的重要组成部分，也是城市地下空间利用的重要载体。
为了保障城市公路隧道的安全和畅通，需要运用现代科技手段来进行智能化管理。
本文将介绍人工智能技术在城市公路隧道中的应用，探讨其优势和发展趋势。
人工智能技术在城市公路隧道中的应用智能监控系统城市公路隧道具有交通流量大和交通安全风险高等特点，传统的摄像头和交通监控设备无法满足其高强度的监控需求。
随着人工智能技术的发展，智能监控系统已经广泛应用于城市公路隧道中。
智能监控系统利用计算机视觉和深度学习等技术，对隧道内的车辆、行人等进行实时监测，发现问题及时进行处理，并生成报警信息。
例如，当有车辆变道或逆行时，智能监控系统会自动发出警报，并通知管理人员进行处理。
智能灯光控制系统城市公路隧道中的灯光控制是一个重要的问题，传统的灯光控制需要人工进行调节，难以根据实际情况进行智能化调节。
随着人工智能技术的发展，智能灯光控制系统已经广泛应用于城市公路隧道中。
智能灯光控制系统利用智能感应技术，对隧道内的车辆通过率、光照强度等进行实时监控和分析，并自动调节灯光亮度和色温，以保证隧道内的路面亮度稳定，并提高行车安全性。
智能通风系统城市公路隧道内车流密集，易发生车辆排放物和尾气等污染物积聚问题，传统的通风系统难以承受这些污染物的冲击。
随着人工智能技术的发展，智能通风系统已经广泛应用于城市公路隧道中。
智能通风系统利用物联网技术，对城市公路隧道内空气质量进行实时监测和分析，并根据实时情况调节通风系统，以保证空气质量达标，确保隧道内车辆和行人的健康安全。
优势和发展趋势人工智能技术在城市公路隧道中的应用，具有以下优势：1.提高交通安全水平：智能监控系统和智能灯光控制系统可以及时发现隧道内的交通问题和安全隐患，并及时采取措施进行处理，提高交通安全水平。
2.减少交通拥堵：智能监控系统和智能灯光控制系统可以根据实时交通情况进行智能调节，最大限度地减少拥堵现象，提高交通通行效率。
隧道智能镜的原理及应用
隧道智能镜的原理及应用1. 简介隧道智能镜是一种利用先进的技术构建的智能化监测设备，可以用于隧道的安全运行和监控。
本文将介绍隧道智能镜的工作原理以及其应用。
2. 工作原理隧道智能镜的工作原理主要依赖于以下几个方面的技术：2.1 摄像技术隧道智能镜内置高清摄像头，通过捕捉隧道内的图像和视频。
摄像头可以采集高质量的图像，并通过图像处理算法提取有用的信息。
2.2 图像处理技术隧道智能镜通过图像处理技术对摄像头捕捉到的图像进行分析和处理。
主要的图像处理技术包括目标检测、运动检测、人脸识别等。
通过这些技术，隧道智能镜可以识别出隧道内的各种物体和人员，并对其进行分类和跟踪。
2.3 数据分析技术隧道智能镜利用数据分析技术对摄像头捕捉到的图像和视频进行进一步的分析。
数据分析技术可以提取出大量的有关隧道运行和安全的信息，例如交通流量、车辆速度、异常行为等。
隧道智能镜可以通过数据分析技术对这些信息进行统计和分析，为隧道的安全运行提供参考。
3. 应用隧道智能镜在隧道的运行和监控中有着广泛的应用。
以下是隧道智能镜的主要应用领域：3.1 隧道安全监测隧道智能镜可以通过摄像技术和图像处理技术实时监测隧道内的情况。
它可以识别出隧道内的火灾、事故、烟尘等异常情况，并及时报警。
同时，隧道智能镜还可以检测道路上的堵塞情况和车辆速度，为隧道的交通管理提供支持。
3.2 安全预警和应急处理隧道智能镜可以通过数据分析技术对隧道的运行情况进行预测和分析。
当隧道内出现异常情况时，隧道智能镜可以及时发出警报，并指导相关人员进行应急处理。
例如，在隧道内发生火灾时，隧道智能镜可以通过图像识别技术识别火源，并启动喷水系统进行灭火。
3.3 交通流量调控隧道智能镜可以通过摄像技术和数据分析技术对车辆流量进行实时监测和统计。
它可以根据交通流量的变化，对隧道进行智能调控，优化交通流动，减少拥堵现象。
同时，隧道智能镜还可以通过图像处理技术识别交通违法行为，并对违法行为进行相应的处理和记录。
基于图像识别技术的高速公路从业人员行为安全智能监护技术及应用探究
基于图像识别技术的高速公路从业人员行为安全智能监护技术及应用探究发布时间：2022-06-26T01:55:34.113Z 来源：《工程建设标准化》2022年第37卷2月第4期作者：邓佳[导读] 从施工作业现场安全管理理论及安全技术的研究出发邓佳1.公路交通安全与应急保障技术及装备交通运输行业研发中心广东广州 510420；2.广东华路交通科技有限公司广东广州 510420；摘要：从施工作业现场安全管理理论及安全技术的研究出发，并结合当下各类图像识别技术在施工作业现场的应用，以期建立一套针对高速公路工程建设项目施工作业现场环境及人员的智能安全监护系统，解决对于高速公路建设工程的特大桥梁、隧道以及“三集中”场所的施工人员的不安全行为监护不到位、作业环境安全监护不足、流动人员管理不到位、大型施工机械设备安全监管不足等问题。
关键词：安全技术；图像识别；安全监护；安全监管；引言高速公路工程在建设过程中往往极易因发生生产安全事故,从而造成大批人员生命伤亡严重和直接财产人身损失。
在建设施工作业现场中,由于作业安全生产管理的工作面广量大,施工人员的不安全行为无法及时得到纠正以及施工环境中物的不安全状态无法及时发现,使得安全生产事故频发。
而随着信息技术的发展,视频监控行业逐渐崛起,智能视频监控技术中目标检测、跟踪和行为识别等功能逐渐被应用到高速公路施工过程中。
而对作业人员的不安全行为及施工作业现场不安全状态进行智能识别,判别出是否存在异常,并作相应的报警,是本文的主要研究方向。
1 施工作业现场全员的实名制管理研究1.1 对固定从业人员的实名制管理研究固定从业人员范围中主要应包括各类项目建设、监理、施工单位项目管理人员,以及各个施工班组(劳务班组和专业分包班组)。
对于此类人员的实名制管理主要包括以下几方面:1)人员的基本信息管理(包括基本身份信息、参保情况和考勤记录);2)人员的教育培训管理(包括岗前分级教育培训、安全技术交底和班前危险预知);3)人员的信用管理(主要为在该建设项目的违章违规记录情况)。
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一 研究背景
截至2018年末，全国公路隧道已达17738座，总里程约17236公里； 重庆高速公路隧道约300座，总里程约450公里。
随着运营年限的增加，公路隧道管养问题将日益突出！
一 研究背景
常见隧道表观病害类型
隧道衬砌环向裂缝
隧道衬砌网状裂缝
隧道衬砌竖向裂缝
隧道衬砌渗漏水
隧道衬砌裂缝泛碱
隧道衬砌剥落
基于图像识别的隧道智能检测技术应用
重庆市交通工程质量检测有限公司 董事长：黄伟宏 2019年10月
报告目录
PART 01 研究背景 PART 02 隧道智能检测技术 PART 03 总结及展望
一 研究背景
※ 重庆市交通工程质量检测有限公司简介
重庆市交通工程质量检测有限公司成立于2012年， 注册资本1500万元，为重庆市交通规划勘察设计 院全资成立的专业检测机构。按照“公路养护医 院”的定位，目前主要从事公路、市政工程检测 及相对应的病害处治及预防性养护设计业务，倡 导“检测设计一体化”服务理念；同时，与墨尔 本大学、武汉大学等研究机构共建“检测技术研 究中心”，在交通基础设施智能感知，快速检测 装备，无人机应用、管养大数据等领域展开研究。
二 隧道智能检测技术
隧道检测车发展概况 2015年开始，国内外已有部分厂家研发出隧道检测车在应用，主要包括日本MIMM、德 国TS3、北京雷德华澳等产品。其中德国TS3为光学扫描原理，其他产品主要还是基于图 像识别技术的应用。目前数据采集的问题基本解决，但是图像采集质量还有待提升，核心 在于病害的智能识别效果还不理想。
二 隧道智能检测技术
政策趋势 2019年9月，交通运输部建设纲要明确指出“推广应用交通装备的智能检测监测和运维技 术” 、“检测自动化+管理信息化”-----未来发展趋势。
二 隧道智能检测技术
隧道智能检测系统（TITS）研发
图像采集系统（大幅提升） 全幅图像拼接系统（突破） 图像智能识别系统（突破） 历史数据比对系统（突破） 报告自动生成（更高效）
1.非接触式雷达检测将会逐步实现，并且在工程化阶段实施；
三 总结及展望
趋势3：非接触式雷达技术将会工程化使用
目前已将非接触式雷达检测系统作为二期开发内容，上述为设计效果图。
三 总结及展望
趋势4：基于检测大数据的深入挖掘应用
智能检测
目 前 来 说 ， 公 路 隧 道 等 结 构 物的建、养越来越受到重视， 已成为当前运营期的重要工作。
日本MIMM
德国TS3
北京雷德华澳
二 隧道智能检测技术
现有检测车产品主要存在如下问题
图像采集精度不够 展布图数据存在明显错位 病害识别人工标定为主，内业处理效率低 只提供输出展布图和明细表，报告还需人工编辑 无原始底片数据，最终结果复核难度大
二 隧道智能检测技术
1.图像采集精度 能否大幅提升？
三 总结及展望
趋势2：隧道检测会从2D转为3D检测
1. 3D数据会对隧道衬砌形变、衬砌错台及裂缝 深度等都有非常直观的数据效果，目前3D检测 在工业现场、道路检测行业已有大量应用，隧道 检测也会是从2D向3D技术发展；
2.3D检测系统会把数据处理的效率进一步大幅度 提升。
三 总结及展望
趋势3：非接触式雷达技术将会工程化使用
PART 01 研究背景 PART 02 隧道智能检测技术 PART 03 总结及展望
三 总结及展望
趋势1：制定隧道检测车国家标准
1.关于公路隧道检测系统，目前尚无国家相关标 准规范；数据检测及处理提交结果无统一标准；
2.对隧道检测车的检定类似于道路检测车进行每 年的检定，确保检测设备的先进性、系统准确度。
三 总结及展望
趋势4：基于检测大数据的深入挖掘应用
智能检测与大数据的应用可逐步实现病害可视化，检测自动化和决策智能化！
谢谢大家！
黄伟宏
董事长/高级工程师
重庆市交通工程质量检测有限公司 联系方式：18680750012
一 研究背景
表观病害传统检测方案 主要以登高车作为检测平台，采用人工抵近的方式，用相机拍摄病害现状照片，描述病害 现状。
主要 问题
交通组织难度大且存在 不安全 一定安全隐患； 效率低 靠登高车边走边检；
检测结果受人员主观影响 不客观 较大，不利于病害跟踪和
病害对比。
报告目录
PART 01 研究背景 PART 02 隧道智能检测技术 PART 03 总结及展望
目前已取得预期成果，特别在全幅拼接和智能识别技术方面取得重要突破！
二 隧道智能检测技术
工程示范
关长山隧道采用隧道检测车（TITS）进行病害图像识别典型成果
二 隧道智能检测技术
其他成果
1.已有论文2篇 ，其中1篇SCI，1篇在审稿中 2.已获得计算机软件著作权1项 3.专利2项正在审理中
报告目录
硬件
算法
2.图像拼接处理 能否取得突破？
3. 病害识别能否 实现自动为主？
软件
5.可否实现内业自动 输出报告？
图像采集是基础（硬件） 病害智能识别是关键（算法）。
二 隧道智能检测技术
隧道智能检测系统（TITS）研发
2018年,以重庆市交通规划勘察设计 院的名义申请获得了重庆市科委” 专项产业类重点研发项目”立项， 检测公司作为主研单位参与了系统 的研发工作。
根据各类结构物的实际情况 开发和应用相应的智能感知安 全监测系统，保障公路结构物 的安全运营。
大数据应用
基于新型数据信息采集 技术的公路基础设施智 能检测感知系统已得到 越来越多的应用。
公路基础设施养护管理模 式正逐步由被动养护向主 动养护过渡，投资决策在 大数据分析与应用支撑下 更趋于科学合理。