[01561142]面向地铁施工的渣土状态智能识别系统

本成果为西安理工大学刘龙教授等自选课题的研究成果,其应用对象为识别地铁施工时盾构机排出的渣土。 本项目目前正在和西安某铁路局进行联合项目实施, 建设智慧地铁项目,其项目的主要需求是获取渣土的多种数据,例如体积、状态等,上传到服务器进行数据分析,确定现场的盾构挖掘速度、盾构机挖掘土方量等,逐渐达到智慧施工,智慧建设。 土渣状态识别系统是建设智慧地铁数据获取的基础,土渣状态识别系统的可靠性、效率性、稳定性是连续不断可靠数据的必要保证。该项目的实施能够有效提升地铁施工的效率,有效提升工程项目的经济效益。 本成果针对地铁隧道的盾构机施工中渣土状态的自动识别问题,基于深度学习理论和多型视觉传感目标跟踪的方法,采用高分辨率图像采集硬件和基于 C++语言开发的分析软件,研发智能化的渣土状态识别系统,达到自动分析判断施工中渣土状态和类别的目的,为盾构机地铁施工操作提供可靠的参数依据,从而有效施工效率并保障施工质量和安全。 本成果创新地采用了视觉传感目标跟踪方法对渣土中的成分进行检测,技术相对成熟,检测识别的效率较高,可达90%以上,可适用于地铁施工,安全性良好。