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。
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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。