基于深度学习的隧道衬砌病害识别软件的开发与实现
来源：计算机应用与软件杂志2025年第10期北京时间：
作者：刘金杉, 卢昱杰, 李元海
摘要：为解决隧道衬砌病害的快速实时识别问题,采用深度学习方法编制一套病害实时识别与检测软件,并实现新病害首次出现的报警与计数功能。针对基于深度学习的隧道衬砌病害目标检测框不稳定现象,引入归一化积相关阈值判断方法,通过对比前后相邻两帧检测框内图像的相似性进行是否为新病害的判别,通过实验找到可兼顾满足新病害报警灵敏与正确性的归一化积相关阈值的实验值,并对可能的影响因素进行分析讨论。给出一个该软件实验条件的一个应用实例。
关键词：隧道工程, 衬砌病害, 识别与检测, 深度学习, 计算机视觉
