基于机器视觉与深度学习的隧道洞口积水状态获取方法

本发明公开了基于机器视觉与深度学习的隧道洞口积水状态获取方法，该方法包括设备安装与图像采集、图像预处理、边缘检测、积水区域分割、特征提取和积水状态判断等步骤。首先，通过安装图像采集设备，获取隧道洞口的图像数据，并进行预处理，包括灰度化和降噪处理。接着，采用边缘检测算法和深度学习语义分割模型对图像进行处理，识别并分割积水区域。然后，通过特征提取计算积水面积和深度，结合预设的警戒值判断积水状态。该方法能够实现隧道积水的自动监测和实时预警，提高了监测效率和准确性，解决了传统方法中人工检查和局部监测的局限性，为隧道安全管理提供了有效的技术支持。