基于地质雷达图像数据的铁路隧道衬砌病害识别与安全性评估系统研究的任务书.docx

基于地质雷达图像数据的铁路隧道衬砌病害识别与安全性评估系统研究的任务书
任务书
一、选题背景
铁路隧道衬砌是隧道内壁面与地面的保护层，承担着支撑隧道自重、保护隧道内部设施和运行质量、保证列车安全连续运行等重要工作。随着铁路交通大幅度发展以及年限到期，隧道衬砌存在各类病害，如龟裂、脱落、变形、石松等。对于这些病害，及时发现并进行修复或更换可以保证隧道的安全通行，减少列车的行驶阻碍和行车事故的发生，而否则，将会对铁路安全造成严重威胁。
传统的隧道巡检工作主要是手工巡查，存在识别精度低、死角照顾不到、工作效率低等问题。为了提高隧道巡检的效率和准确性，开展基于地质雷达图像数据的铁路隧道衬砌病害识别与安全性评估系统的研究至关重要。
二、研究内容
本研究的主要任务是设计并实现基于地质雷达图像数据的铁路隧道衬砌病害识别与安全性评估系统，主要包括以下内容：
1.研究地质雷达图像数据的获取和处理技术，构建地质雷达图像数据预处理流程，提高地质雷达图像数据的质量和可用性；
2.研究隧道衬砌病害的特征检测和识别方法，通过特征描述和分类算法，对不同类型的病害进行自动化识别，建立隧道衬砌病害的特征库；
3.开发铁路隧道衬砌病害安全性评估模型，利用特征库和相关评估算法，对隧道衬砌进行定量化的安全性评估和监测，及时发现衬砌的缺陷和病害；
4.构建基于微信小程序的铁路隧道衬砌病害巡检系统，实现隧道衬砌病害巡检的自动化，提高巡检效率和准确性，并且将结果反馈给工作人员进行查看和管理。
三、研究意义
本研究的结果将极大地提高铁路隧道的安全性和机动性，对于提高铁路交通整体运行效率具有良好的推进作用。此外，本研究还可以优化铁路巡检工作的效率和质量，减少人工巡查的不足，提高巡检工作的准确性和效率。同时，本研究的成果可供相关铁路管理部门参考，制定更加完善的铁路隧道衬砌安全管理措施，从而维护铁路交通的正常安全运营。
四、研究方案
1.研究地质雷达图像数据的获取和处理技术
（1）收集、整理和分析地质雷达图像数据的基本信息；
（2）研究大数据存储和处理技术，实现地质雷达图像数据的存储、管理和智能检索；
（3）构建地质雷达图像数据的预处理流程，包括数据去噪、图像分割、特征提取等。
2.研究隧道衬砌病害的特征检测和识别方法
（1）调研相关研究现状，分析不同类型的隧道衬砌病害特征和表现形式；
（2）研究病害特征描述和分类算法，提高识别病害的准确性和可靠性；
（3）建立隧道衬砌病害特征库，通过特征匹配和识别算法实现隧道衬砌病害的自动化识别。
3.开发铁路隧道衬砌病害安全性评估模型
（1）研究隧道衬砌病害安全性评估准则和标准，建立安全性评估模型和评估指标体系；
（2）研究安全性评估算法，实现隧道衬砌病害的定量化安全性评估和监测；
（3）建立隧道衬砌病害安全性评估模型并进行实验验证。
4.构建基于微信小程序的铁路隧道衬砌病害巡检系统
（1）研究微信小程序的开发技术和应用场景；
（2）构建铁路隧道衬砌病害巡检系统的前后端交互架构和流程；
（3）实现铁路隧道衬砌病害巡检系统的开发和验证。
五、预期成果
1.基于地质雷达图像数据的铁路隧道衬砌病害识别与安全性评估系统的设计、实现和应用；
2.一套隧道衬砌病害特征描述和分类算法，建立隧道衬砌病害的特征库；
3.一套隧道衬砌病害安全性评估模型，实现定量化的安全性评估和监测；
4.基于微信小程序的铁路隧道衬砌病害巡检系统的开发和验证。
六、可行性分析
本研究的技术方案，包括基于地质雷达图像数据的铁路隧道衬砌病害识别与安全性评估系统，隧道衬砌病害特征描述和分类算法，隧道衬砌病害安全性评估模型和基于微信小程序的铁路隧道衬砌病害巡检系统，展示了较强的应用前景和可商业化的可能性。
七、参考文献
[1]丁清平,王科华.基于组合特征的隧道衬砌病害分类和识别算法研究[J].电子机械工程,2017,28(4):118-121.
[2]刘家治,曹婧,杨春霞,等.基于图像处理技术的隧道衬砌病害智能检测方法[J].铁道科学与工程学报,2019,16(2):294-300+313.
[3]灵孝胤,廖燕.隧道衬砌龟裂病害自动识别研究[J].无损检测,2020,42(6):65-69.
[4]刘佳琦,范玉,刘卓怡.基于深度学习的隧道衬砌病害智能识别技术[J].矿业工程,2020,42(4):31-37.