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基于机器学习的隧道空洞裂纹病害的评估方法

张骞、聂瑶奇、赵维刚、王保宪、冯涵、石德斌、谭兆、秦守鹏、张逆进
石家庄铁道大学

摘要

本发明提供一种基于机器学习的隧道空洞裂纹病害的评估方法。该方法包括:获取隧道内部的地质信息数据;地质信息数据输入训练好的卷积神经网络模型,输出检测结果;其中,检测结果包含空洞和裂纹的数量、大小及形状参数;检测结果输入训练好的机器学习模型,输出隧道的安全性评估分数;通过修正系数更新安全性评估分数,获得更新后的安全性评估分数。本发明能够解决隧道安全性评估准确性较低的问题,提高安全性评估的准确性和可靠性。

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