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针对与日俱增的隧道养护需求,为了节约时间与人力成本,提出基于卷积神经网络的公路隧道衬砌病害检测方法. 利用自主研制的隧道智能快速检测车采集24条隧道衬砌的图像,构建超过20 000张病害图像的高质量数据集. 结合隧道衬砌病害的成因及特点,分别构建单阶段SSD模型和两阶段R-FCN模型在自制的数据集上训练,对检测结果进行对比分析,提出离线式隧道衬砌病害检测方案. 试验结果表明,SSD模型的识别准确率为98%,总的平均精度均值（mAP）为72%,检测速度较快,适用于隧道的快速诊断. R-FCN模型的识别准确率为85%,总的mAP达到91%,检测精度较高,适用于隧道病害的后期处理. 利用这2种检测模型均可以提升检测效率和精度. 相似文献
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