基于CNN与BiLSTM网络的智能巡检机器人隧道风险识别研究

摘要

隧道是道路交通基础设施的重要组成，其安全性直接关系到工程运营的可靠性。然而，传统的隧道人工巡检存在效率低，且识别精度不足等问题。为此，本文提出一种基于深度学习的智能巡检机器人系统，其集成了多种传感器技术，能对隧道环境数据全面采集。同时，结合卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)对隧道裂缝潜在风险进行精准识别。实验结果表明：本文提出的CNN与BiLSTM结合的深度学习方法能深度提取图像数据的空间特征，并准确识别隧道的多种类型风险。

关键词

智能巡检机器人 / 深度学习 / 隧道风险识别