基于图像识别的隧道智能检测技术

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基于图像识别的隧道智能检测技术应用

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。

基于图像处理技术的隧道病害检测与评估方法

基于图像处理技术的隧道病害检测与评估方法在现代交通体系中，隧道作为重要的基础设施，其安全性和可靠性至关重要。

然而，由于隧道所处环境的复杂性和长期使用的影响，隧道容易出现各种病害，如裂缝、渗漏水、衬砌剥落等。

这些病害如果不能及时发现和处理，可能会导致严重的安全事故，影响隧道的正常使用。

因此，研究高效、准确的隧道病害检测与评估方法具有重要的现实意义。

图像处理技术作为一种非接触式的检测手段，具有快速、准确、自动化程度高等优点，为隧道病害的检测与评估提供了新的思路和方法。

一、图像处理技术在隧道病害检测中的应用原理图像处理技术主要是通过对采集到的隧道图像进行分析和处理，提取出病害的特征信息，从而实现病害的检测和识别。

其基本流程包括图像采集、图像预处理、特征提取和病害识别四个环节。

图像采集是整个流程的第一步，通常采用相机、摄像机等设备对隧道进行拍摄，获取隧道表面的图像。

为了保证图像的质量，需要选择合适的拍摄角度、距离和光照条件，并尽量减少拍摄过程中的抖动和噪声。

图像预处理是对采集到的原始图像进行去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像的质量和清晰度，为后续的特征提取和病害识别打下基础。

常用的预处理方法包括中值滤波、均值滤波、直方图均衡化、仿射变换等。

特征提取是从预处理后的图像中提取出能够反映病害特征的信息，如形状、大小、颜色、纹理等。

常用的特征提取方法包括边缘检测、区域分割、特征点提取等。

病害识别是根据提取到的特征信息，采用模式识别、机器学习等方法对病害进行分类和识别。

常用的病害识别方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。

二、隧道病害的类型及特征隧道病害的类型多种多样，常见的有裂缝、渗漏水、衬砌剥落、空洞等。

不同类型的病害具有不同的特征，需要采用不同的检测方法和评估指标。

裂缝是隧道中最常见的病害之一，其特征主要表现为线性的、宽窄不一的裂缝痕迹。

根据裂缝的宽度和长度，可以将其分为微观裂缝、宏观裂缝等不同类型。

裂缝的存在会削弱隧道结构的承载能力，严重时可能导致隧道坍塌。

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。

基于二维HHT的隧道超前探测图像识别与检测

交通世界TRANSPOWORLD1基于二维HHT 的隧道超前图像分析瞬时电磁法的二次场观测信号弱，噪声水平高。

通过数据收集和抗干扰设备等方法可以克服，但不能完全解决，因此，需要针对噪声消除图像特性处理隧道高级检测图像（MATLAB ）。

将检测到的图像处理为以下步骤：一是隧道检测前消除图像噪声的BEMD 分解方法；二是消除噪声后，如果图像特征仍然不明显，则需要进行二维希尔伯特变换。

三是如果特性明确，则不需要Hilber 转换。

四是综合分析实验结果。

2基于BEMD 的隧道超前图像探测对探测结果进行BEMD 分解去噪。

BEMD 能将图像从高频转换到低频BMF 组件。

本例中，图像中的杂色与图像的高频成分同时存在，且通过高频成分的去除可以很好地消除杂色。

删除含有图像趋势信息的剩余图像（BIMF ），以突出图像的特征。

BEMD 分解突出了图像的灰度特征，便于分析隧道检测图像。

从隧道超前探测图像BEMD 分解去噪图中可以看出，灰度值较低的部分是地质层中的含水层。

对隧道前BEMD 分解去噪图进行分析，得出隧道前地面坡度为45°，岩层整体电阻率（灰度值）在0～50°范围内偏低，弱水或局部相对中间水，且岩层前50～100°的电阻率偏高（灰度越高）。

在探测距离上，左侧30～75°范围为20～60m ，左侧75～90°为20～80m ；右侧30～90°，范围20～45m 的检测距离是电阻率较弱的水或区域相对中间水的作用，左侧30～90°的岩层基本不含水。

在隧道水平距离小于35m 的情况下，岩层电阻率变化均匀，且电阻率值较高，反映岩层的正常情况。

在水平距离大于35m 的范围内，岩层电阻率有下降趋势，图像的灰度值有减小趋势，且岩层含水率较高。

尤其是在水平距离60～75m 范围内，低阻力区域较为明显，但地下水的可能性较小，由于持水正常，且断层断裂的含水率未知地层较强，在继续挖掘35m 以上道路后，最好先进行物探或钻探。

隧道病害快速检测技术现状与研究

[5]聂智平，朱少华，赵白文等.关于某隧道群病害原因分析及结构安全性评估[J]，华中科技大学学报(城市科学版)，2003，3：42-45
3两种检测技术的对比分析
经过上述对摄像测量快速检测技术和激光扫描快速检测技术的研究，并且详细分析了各个检测技术较为典型的测量系统，从而对这两种检测技术的主要内容和特点进行了归纳总结如表1，并分析了这两种检测技术的优缺点。
表1隧道病害快速检测技术对比
摄像测量隧道病害快速检测技术由于工业相机的分辨率很高，尤其是线阵工业CCD，分辨率高达0.2mm/像素，经扫描后得到的衬砌影像图像素也很高，能够更加精准的检测出隧道内较细微的裂缝。但是，摄像测量隧道病害快速检测技术需要均匀性好的光源，光源均匀性的优劣，直接影响了图像成像的质量，从而决定图像识别算法的效果[5]。此外，这种检测技术需要人工修正和计算机自动识别相结合才能完全自动识别隧道病害，由此产生的人工修正工作量就很大。
2.2瑞士GPR5000检测系统
瑞士GPR5000检测系统是通过利用激光扫描仪全方位扫描检测隧道，获得隧道的高清影像图。将隧道内裂缝长度、宽度、位置和渗水面积等参数输入到Excel表格中分析其图形报表，这些参数通过是计算机自动计算得到的。瑞士GPR5000检测系统是一个集精密机械制造、高工业标准、高精度传感器以及多种功效显著的实用功能为一体的检测系统，能充分满足用户对隧道检测病害、精度和实用性的要求。该系统中的激光扫描仪能够扫描获得50万个/秒测点断面数据。数据中包括了扫描位置的反射率和几何尺寸信息等。当在轨道行走的小车上的高速旋转的激光扫描仪发射出的激光对隧道表面进行全断面扫描，经过对发射和接收的激光信号的分析，得到衬砌内表面的影像图，并得知隧道衬砌表面各点和轨道中心线的距离。以上的测量结果是对隧道表面安全状态评估的基础资料。

隧道智慧检测系统建设方案

持续改进与优化
明确质量保障目标、策略和措施，包括代码审查、测试覆盖率、缺陷管理等。
加强项目过程管理，确保各项工作按照既定流程和规范进行。
识别项目潜在风险，制定针对性应对措施，降低风险对项目的影响。例如技术风险、资源风险、市场风险等。
根据项目实际情况，持续改进和优化实施方案，提高项目执行效率和质量。
交通流参数提取和分析算法研究
基于视频处理的交通流参数提取算法
利用计算机视觉技术，对隧道内交通视频进行处理和分析，提取车流量、车速、车型等交通流参数。
基于雷达检测的交通流参数提取算法
利用雷达检测技术，对隧道内车辆进行实时监测和跟踪，获取车辆位置、速度、方向等交通流参数。
交通流数据分析和挖掘算法
对提取的交通流数据进行统计、分析和挖掘，揭示交通流的时空分布规律和演化趋势，为隧道运营和管理提供决策支持。
THANKS
感谢观看
硬件设备选型及配置方案
高性能服务器
选用高性能、高稳定性的服务器，确保系统运行的稳定性和效率。
专用网络设备
采用专用网络设备，确保数据传输的稳定性和安全性。
传感器设备
选用高精度、高稳定性的传感器设备，确保数据采集的准确性。
软件系统功能模块划分
数据存储模块
负责将采集到的数据存储在数据库中，并提供数据访问接口。
网络优化措施
针对隧道内网络信号不稳定的问题，采取网络优化措施，如增加信号中继设备、优化网络拓扑结构等，提高数据传输的稳定性和可靠性。
数据存储和处理策略制定
1 2 3
数据存储方案
根据数据量大小和存储需求，选择合适的数据存储方案，如分布式存储、云存储等，确保数据的可靠存储和高效访问。
数据处理策略

新奥法隧道掌子面照片处理与智能识别

新奥法隧道掌子面照片处理与智能识别
桑中顺
摘要：总结前入关于数码照片自动识别技术的基础上，在采用多种技术路线对隧道掌子面照片进行图像处理，并提出了适用于此类照片图像处理、智能识别的流程规范，通过对掌子面图像的处理可得到围岩节理裂隙的发展状况，围岩为
图１小波阈值法对高斯噪声的处理比较图
中，掌子面围岩分级是评价隧道围岩稳定性的重要参数，也是隧２２２亮度均衡化．．
在隧道中拍摄照片的时候，常常会由于照度不匀而引起局部过亮或过暗，如果直接进行阈值分割，以选择恰当的阈值，则难容易
得出错误的结果。这里采用一种图像均衡化的方法对其进行处理。分析图像直方图（图２可知，见）其有显著的高亮度部分（５２６级灰度跳跃）结合图像观察可知，，图像有部分过曝引起的亮斑部分。对该图像进行局部均值计算，到均值图象（图３），得见ｂ）以原图减去生成的局部均值图，归一化后得到均衡图（图３）。比见ｃ）较可知，均衡化后的图像保留了原照片的大部分细节，同时右上角过曝区域及左下角阴暗区域得到了改善。
Ｏ
５１０１００５０００５２０２０３０
５１０１０２０２０３０００５０５０
图２掌子面图像直方图及均衡化后直方图
２３的粗糙部分，也指图像中不该出现的外来像素，常由电子干扰２．．阈值分割通阈值分割是一种重要的图像处理方法，其原理是：以一定方产生。噪声产生的原因很多，而在隧道照相中的噪声主要是由于ｚ，中确定一个灰度值ｔ为阈值，图像分作将长时间曝光，ＣＣＤ无法处理较慢的快门速度所带来的巨大工作法在灰度图像ｆ（Ｙ）割为两部分，则分割后的二值图像ｇｚ，为：（）量，致使一些特定的像素失去控制而造成。而由于隧道中光源不是很充足，ＳＩＯ设置较高，常造成更多的噪声。

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。

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。

隧道结构混凝土强度检测方法研究

隧道结构混凝土强度检测方法研究近年来，随着我国隧道建设的逐步发展，隧道结构混凝土也在不断得到使用。

而隧道结构混凝土强度的检测方法则是必不可少的一项工作。

本文将围绕这一话题展开研究，探讨目前常涉及的检测方法以及其优缺点，并探究改进和创新的可能性。

一、常见的隧道混凝土强度检测方法1. 超声波检测法超声波检测法是目前应用较广的一种隧道混凝土强度检测方法。

它的基本原理是通过测量超声波在混凝土内部传播速度来确定混凝土强度。

整个测量过程需要进行波速测试、时间测量和计算。

这种方法的优点在于不破坏混凝土构件、使用方便、测量精度高等。

但是，它也存在一定的限制，如混凝土搅拌均匀性对检测结果的影响较大、存在空洞、裂纹等异常区域时会影响检测精度，同时需要配合组成所需的精密仪器，费用相对较高。

2. 拍击试验法拍击试验法是通过在混凝土表面进行拍击，以感受混凝土强度的一种间接方法。

由于混凝土硬度与强度之间存在一定的相关性，因此这种方法逐渐得到广泛应用。

它不仅无需使用精密仪器，而且适用于不同类型的构件，因此在许多情况下更具实用价值。

但是，这种方法的局限性也是明显的。

比如，它对操作人员的经验和技能要求较高，同时受到部分人为因素的影响，最终结果可能与实际情况存在误差。

3. 压实试验法压实试验是目前应用最普遍的一种混凝土强度检测方法之一。

在这种方法中，混凝土试件被放置在强制压缩装置中，并施加相应的荷载。

在这个过程中，记录下压缩时间和荷载等参数，并根据这些数据计算出混凝土强度。

这个方法的优点在于结果较为准确，适用于大多数混凝土类型。

但是，这种方法的局限性也是很明显的。

比如，它需要对混凝土进行机械性质测试，如果试件采集和制备过程不当，将会影响检测结果的可靠性。

二、现有检测方法的缺陷和不足隧道结构混凝土强度检测方法虽然已经相对成熟，但仍存在诸多缺陷和不足。

比如，目前检测精度还不够高，因此可能会出现一定的误差。

另外，现有方法使用的仪器设备较为复杂，成本较高。

隧道检测中的人工智能技术及应用

隧道检测中的人工智能技术及应用摘要：本文旨在探讨隧道检测中的人工智能技术及应用。

隧道检测是一项重要的安全监测工作，对于保障隧道交通和建筑结构的安全至关重要。

目前，人工智能技术在隧道检测中的应用已经取得了显著的进展，包括计算机视觉技术、深度学习技术以及传感器技术与数据融合等。

本文详细介绍了这些技术在隧道检测中的应用，并探讨了人工智能技术在隧道检测中的优势和挑战。

关键词：隧道检测、人工智能、计算机视觉、传感器技术、数据融合1.隧道检测概述1.1隧道检测的定义和目标隧道检测是指对隧道结构进行监测和评估，以确保其安全运行和结构完整性的过程。

其主要目标是实时监测隧道内部和外部的各种参数和情况，包括结构变形、渗水、裂缝、破损等，以便及时发现潜在的问题，并采取相应的维修和保养措施，以确保隧道的安全运行[1]。

1.2隧道检测的挑战和问题隧道检测面临着一些挑战和问题。

首先，隧道通常位于地下或水下环境，工作空间狭小，人工操作困难，对人员安全带来风险。

其次，传统的隧道检测方法通常需要大量人力和时间，效率较低。

此外，隧道环境中存在多种复杂的因素，如地质条件、水文条件等，使得隧道结构的监测和评估变得复杂。

因此，如何实现高效、准确和安全的隧道检测成为一个重要的挑战。

1.3目前隧道检测的方法与局限性目前隧道检测采用的方法包括传统的人工巡检、物理测量和仪器监测，以及基于传感器和数据采集系统的自动化监测。

传统的人工巡检方法虽然具有一定的可靠性，但耗时耗力且容易受到人为因素的影响。

物理测量和仪器监测可以提供更为精确的数据，但需要在特定时期进行，并且无法实现连续和实时监测。

近年来，随着人工智能技术的发展，其在隧道检测中的应用逐渐成为研究的热点。

计算机视觉技术可以通过图像处理、目标检测和跟踪、图像识别与分类等方法，实现对隧道结构和异常情况的自动监测。

深度学习技术利用卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型，对大量数据进行学习和分析，提高了隧道检测的准确性和效率。

基于智能感知技术的隧道照明按需控制系统设计

基于智能感知技术的隧道照明按需控制系统设计作者：罗泽裕刘书陶来源：《西部交通科技》2024年第04期摘要：车子进入隧道后，司机视野中的强光会产生较大的视觉冲击，存在较大的安全隐患，但若长时间固定亮度照明必然造成大量能源浪费。

为解决这一问题，文章设计了一套基于智能感知技术的隧道智慧照明按需控制系统。

该系统为嵌入式架构，基于模糊控制算法和分级控制思想，选取了亮度间距可调节的LED隧道照明灯具，实现系统三级实时控制，大大降低隧道照明耗电，并有效提升隧道行车安全。

关键词：公路隧道；按需照明系统；节能控制；智能感知技术中图分类号：U453.7 文献标识码：A文章编号：1673-4874（2024）04-0183-030 引言与一般道路灯光要求不同，高速公路隧道内白天灯光的问题比较复杂。

科学设置公路隧道照明，并调整其亮度模式和分配方式，可在保障隧道内安全、舒适行驶的前提下，实现高速公路隧道控制的智能化、节能化［1］。

荔玉高速公路管辖路段地形非常特殊，隧道非常多，照明系统在工程初期设计时，没有利用自然采光，在车流量较小的情况下，采用隧道出入口“长明灯”模式，未对照明亮度进行自动调节，造成大量能源浪费；且一般都是人工定时排查，在这种分布范围非常广的照明设备上，管理难度较大，常规维护成本较高。

道路智能感知技术是指利用雷达、摄像头、亮度仪、能见度仪等各种传感器和智能算法对道路周边的交通环境进行实时感知和分析的技术。

通过感知车辆、行人、交通标志、信号灯等道路要素等信息，提取车流量、车辆驾驶行为、路况信息等关键数据，为智能交通系统提供可靠的技术信息保障。

隧道照明系统基于道路智能感知技术的应用，可以很好地解决以上问题。

为此，本文开展荔玉高速公路隧道照明节能方法研究，先采集隧道外亮度传感数据、隧道内车速传感数据，通过光纤以太网与控制中心由控制中心计算机完成数据处理和科学建模，得到最优的灯光配置，并在符合国家标准和行车安全的前提下，进行智能远程调控，实现绿色节能。

基于机器视觉的自动化土木工程检测技术

基于机器视觉的自动化土木工程检测技术在当今快速发展的建筑领域，确保土木工程结构的安全性、可靠性和耐久性至关重要。

传统的土木工程检测方法往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的准确性和可靠性受到挑战。

随着科技的不断进步，基于机器视觉的自动化土木工程检测技术应运而生，为土木工程检测带来了革命性的变化。

机器视觉是一种利用计算机和图像传感器来获取、处理和分析图像信息的技术。

在土木工程检测中，机器视觉系统通常由图像采集设备（如摄像机、数码相机等）、图像处理软件和计算机硬件组成。

通过对采集到的图像进行分析和处理，机器视觉系统可以提取出土木工程结构的各种特征信息，如裂缝、变形、腐蚀等，从而实现对结构的快速、准确检测。

基于机器视觉的自动化土木工程检测技术具有许多显著的优点。

首先，它能够大大提高检测效率。

相比传统的人工检测方法，机器视觉系统可以在短时间内采集大量的图像数据，并快速进行分析处理，从而大大缩短检测时间。

其次，该技术具有更高的检测精度。

由于机器视觉系统不受人为因素的影响，能够对图像进行精确的测量和分析，因此可以检测到一些微小的缺陷和变化，提高检测结果的准确性。

此外，机器视觉技术还可以实现对土木工程结构的实时监测。

通过在结构上安装图像采集设备，并将采集到的数据实时传输到计算机进行分析处理，可以及时发现结构的异常情况，为采取相应的维护措施提供依据。

在实际应用中，基于机器视觉的自动化土木工程检测技术已经取得了显著的成果。

例如，在桥梁检测方面，机器视觉系统可以通过对桥梁表面的图像进行分析，检测出桥梁结构的裂缝、锈蚀等缺陷，并评估桥梁的承载能力。

在隧道检测中，机器视觉技术可以用于检测隧道衬砌的裂缝、渗漏水等问题，保障隧道的安全运行。

在建筑物检测方面，该技术可以对建筑物的外墙、屋顶等部位进行检测，及时发现裂缝、脱落等安全隐患。

然而，基于机器视觉的自动化土木工程检测技术也面临一些挑战。

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。

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。

隧道建设中的智慧交通应用有哪些

隧道建设中的智慧交通应用有哪些在现代交通基础设施建设中，隧道扮演着至关重要的角色。

它们穿越山脉、河流和城市地下，为车辆和行人提供了便捷的通道。

然而，隧道的特殊环境给交通管理和安全带来了诸多挑战。

为了应对这些挑战，智慧交通技术在隧道建设中的应用越来越广泛，极大地提高了隧道的运营效率和安全性。

一、智能照明系统隧道内的照明对于行车安全至关重要。

传统的照明系统往往是恒定亮度，这不仅浪费能源，还可能在某些情况下造成眩目或光照不足。

智慧交通中的智能照明系统则能够根据隧道内外的光线变化、交通流量以及车速等因素，自动调整照明亮度和颜色。

例如，在白天阳光强烈时，入口处的照明亮度会逐渐降低，以避免司机从外部明亮环境进入隧道时产生“黑洞效应”；而在夜间或交通流量较小时，可以适当降低照明亮度，达到节能的目的。

此外，智能照明系统还可以通过采用不同颜色的灯光来提示路况信息，如红色表示前方拥堵，绿色表示畅通。

二、交通流量监测与控制准确监测隧道内的交通流量对于合理控制交通、预防拥堵和事故至关重要。

通过安装在隧道内的传感器，如环形线圈、微波雷达和视频监控设备等，可以实时获取车辆的速度、数量和行驶方向等信息。

这些数据被传输到交通控制中心，经过分析处理后，用于调整隧道入口的信号灯、控制车道的开放与关闭，以及发布交通信息引导司机选择合适的路线。

例如，当隧道内出现拥堵时，可以及时关闭部分入口，减少进入隧道的车辆，同时通过可变情报板和广播系统告知司机前方路况，引导他们选择其他道路。

三、通风与环境监测隧道内的空气质量和通风状况直接影响到司乘人员的健康和安全。

智慧交通系统中的通风控制模块能够根据隧道内的车辆尾气排放、二氧化碳浓度、温度和湿度等参数，自动调节通风设备的运行速度和风量。

这样既能保证隧道内有良好的空气环境，又能降低通风系统的能耗。

同时，环境监测传感器还可以实时监测隧道内的火灾烟雾、有毒气体等危险因素，一旦发现异常，立即启动报警和应急通风系统，为人员疏散和救援争取时间。

基于图像三维重建的隧道超欠挖检测方法研究

第51卷第3期2020年3月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.51No.3Mar.2020基于图像三维重建的隧道超欠挖检测方法研究阳军生1，张宇1,2，祝志恒1，傅金阳1，谢壮1，王立川1,3(1.中南大学土木工程学院，湖南长沙，410075；2.广州地铁设计研究院股份有限公司，广东广州，510010；3.中国铁路成都局集团公司有限公司，四川成都，610082)摘要：提出一种基于图像三维重建的隧道超欠挖检测方法。

该方法基于计算机视觉运动恢复结构算法(SFM)和半全局匹配算法(SGM)实现隧道实际开挖轮廓图像三维点云重建，再利用Delaunay 三角剖分算法实现隧道实际开挖轮廓三维曲面模型重建，并基于设计开挖轮廓线和中心轴线建立隧道设计开挖轮廓三维曲面模型；以蒙华铁路大围山隧道DK1665+454—DK1665+484作为工程试验段进行现场试验分析，对所提方法有效性进行验证。

研究结果表明：通过隧道实际开挖轮廓三维曲面模型与设计的开挖轮廓三维曲面模型比较分析，可实现对不同类型隧道整体超欠挖状况、超欠挖值、超欠挖面积以及超欠挖体积进行检测与评价；隧道设计开挖轮廓三维曲面模型具有数据采集设备简单、不干扰施工、检测范围全面、检测结果准确的特点；图像三维重建检测方法可实现隧道超欠挖准确检测，检测精度与三维激光扫描检测方法的相近，且比传统检测方法的精度高。

关键词：隧道工程；超欠挖；运动恢复结构；半全局匹配；三维图像点云；图像三维重建中图分类号：U45文献标志码：A开放科学(资源服务)标识码(OSID)文章编号：1672-7207（2020）03-0714-10Study on tunnel under-over break detection method based onthree-dimensional image reconstruction technologyYANG Junsheng 1,ZHANG Yu 1,2,ZHU Zhiheng 1,FU Jinyang 1,XIE Zhuang 1,WANG Lichuan 1,3(1.School of Civil Engineering,Central South University,Changsha 410075,China;2.Guangzhou Metro Design &Research Institute Co.Ltd.,Guangzhou 510010,China;3.China Railway Chengdu Group Co.Ltd.,Chengdu 610082,China)Abstract:A method of tunnel under-over break detection based on image three-dimensional(3D)reconstruction was proposed.This method was based on computer vision structure from motion algorithm(SFM)and semi-global matching algorithm(SGM)to realize 3D point cloud reconstruction of the actual tunnel excavation contour image,and then the Delaunay triangulation algorithm was used to reconstruct the 3D surface model of the actual excavation contour of the tunnel,and the design excavation contour 3D surface model was built based on theDOI:10.11817/j.issn.1672-7207.2020.03.016收稿日期：2019−05−10；修回日期：2019−07−12基金项目(Foundation item)：国家自然科学基金资助项目(51608539，51878669)；中国博士后科学基金资助项目(2016M592451，2017T100610)(Projects(51608539,51878669)supported by the National Natural Science Foundation of China;Projects (2016M592451,2017T100610)supported by the China Postdoctoral Science Foundation)通信作者：祝志恒，博士，高级工程师，从事土木工程监测、检测及其信息化技术等研究；E-mail:***************第3期阳军生，等：基于图像三维重建的隧道超欠挖检测方法研究tunnel design excavation contour line and central axis.The DK1665+454—DK1665+484of the Dawei Mountain Tunnel of Inner Mong—Hua Railway was selected as the engineering test section,field test analysis was carried out,and the validity of the proposed method was verified.The results show that through the comparison and analysis of the actual excavation profile three-dimensional surface model and the design excavation contour3D surface model,it can realize the detection and evaluation from the aspect of overall under-over break,under-over break value,under-over break area and under-over break volume of different types of tunnel.It has the characteristics that the data acquisition equipment is simple,the construction has no interference,the detection range is comprehensive and the test results are accurate.The image3D reconstruction detection method can accurately detect the tunnel under-over break,and the detection accuracy is similar to that of the3D laser scanning detection method,and is higher than that of the traditional detection method.Key words:tunnel engineering;under-over break;structure from motion;semi-global matching;three-dimensional image point cloud;image three-dimensional reconstruction隧道超挖和欠挖分别是指实际开挖断面大于和小于设计开挖断面的部分，隧道开挖不得超过允许超挖值，同时要严格控制欠挖值。

基于数字图像的隧道表观病害识别方法研究

基于数字图像的隧道表观病害识别方法研究何国华;刘新根;陈莹莹;杨俊;钟北【摘要】阐述了公路隧道结构快速检测车图像采集的原理,以隧道结构表观图像为研究目标,系统分析了隧道裂缝和渗漏水病害的图像特征;基于裂缝图像特征,通过CTA测度算法和边缘检测结合可准确地识别裂缝;根据渗漏水图像特征,采用改进的CTA算法,并结合形态学处理方法,可实现隧道结构渗漏水的识别与定位.研究表明:采用CTA测度及其改进算法可较好地实现表观病害识别,可有效地减弱线缆干扰、光照变化带来的影响.【期刊名称】《重庆交通大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(038)003【总页数】6页(P21-26)【关键词】公路隧道;检测;图像识别;裂缝;渗漏水【作者】何国华;刘新根;陈莹莹;杨俊;钟北【作者单位】贵州高速公路集团有限公司,贵州贵阳550004;上海同岩土木工程科技股份有限公司,上海200092;上海地下基础设施安全检测与养护装备工程技术研究中心,上海200092;上海同岩土木工程科技股份有限公司,上海200092;上海地下基础设施安全检测与养护装备工程技术研究中心,上海200092;贵州高速公路集团有限公司,贵州贵阳550004;上海同岩土木工程科技股份有限公司,上海200092;上海地下基础设施安全检测与养护装备工程技术研究中心,上海200092【正文语种】中文【中图分类】U451.40 引言截止2016年底，全国公路隧道为15 181处/14 039 km，其中特长隧道815处/3 622 km，长隧道3 520处/6 045 km。

随着我国西南地区的高速公路的快速发展以及国家“一带一路”的发展战略，我国的高速公路隧道建设及运营规模仍有巨大的发展空间。

公路隧道在建设及营运过程中，由于隧道穿越复杂地质环境、设计参数不匹配、施工质量问题等因素影响，隧道渗漏水、开裂、错台、材料劣化、剥落剥离等病害突出，对隧道使用性能和正常运营构成了极大的安全隐患，为保证隧道运营安全，须定期或不定期进行检查和维护。