铁路路基病害的智能识别

作     者：杜攀峰 廖立坚 杨新安 DU Pan-feng;LIAO Li-jian;YANG Xin-an

作者机构：湖南大学土木工程学院湖南长沙410082 铁道第三勘察设计院集团有限公司天津300142 同济大学城市轨道与铁道工程系上海200092 

出 版 物：《铁道学报》 (Journal of the China Railway Society)

年 卷 期：2010年第32卷第3期

页      码：142-146页

摘      要：探地雷达适合于铁路路基病害的检测,但后期资料处理工作费时费力,不利于其在铁路路基检测中的推广使用。本文分析各种路基病害图像的特征,从图像中提取分段能量、方差和层面位置作为特征值。根据这些特征值的大小不但能区分各种病害类型,而且可以比较病害的发育程度。根据已知样本数据计算这些特征值,建立学习向量量化神经网络模型,通过不断调整神经元的权值和阈值对特征值进行学习,直到满足给定精度为止。应用调整好的神经网络模型对沪宁线检测数据进行测试,结果表明,该模型对路基翻浆冒泥病害的识别率达90%以上。

主 题 词：路基病害 探地雷达 特征值 学习向量量化 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0814[工学-地质类] 0801[工学-力学类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-8360.2010.03.025

馆 藏 号：203634517...