[00327262]基于大数据与人工智能的激光雷达隧道检测软件

2019年4月至今，我校“人工智能技术与应用团队”受企业委托，研究开发了“激光雷达隧道测量检测云计算软件开发”、“隧道病害激光雷达影像智能识别软件一期”、“地铁数据管理系统”等一系列项目。项目负责人赵霞副教授。
该项目群针对隧道、地铁等交通基础设施中的渗水、变形等病害检测需求，研制开发并实施运营了激光雷达隧道测量检测云计算软件、隧道病害激光雷达影像智能识别软件、以及地铁数据管理系统；软件的开发、运行、运营实施全部上云。
本系列项目为了实现高效准确的检测识别地铁隧道盾构的表面变形及病害，提出了基于激光雷达扫描数据的海量数据处理分析的系统化解决方案。该方案中，以2mm的密度采集地铁隧道盾构的表面激光反射率信息，形成TB级的海量数据需要进行分布式并行处理；隧道盾构的变形和病害状态的检测需要基于图像处理和机器学习的算法和模型进行智能全自动处理。选用阿里云计算有限公司的云计算基础设施及服务搭建了包含三台云主机的海量数据处理云计算平台；利用GPU服务器搭建了基于深度神经网络模型的智能化的隧道变形和病害检测平台。经过72.5公里地铁隧道激光雷达扫描数据的测试，本套系统与已有的单机 人工的数据处理方式相比，时间缩短为原来的16%，经济成本缩减为原来的4%。
利用Scala语言、Python语言实现了分布式、高性能的激光雷达扫描数据的处理、分析、统计。
该系统从2020年4月起开始企业内部测试，到目前为止在稳定的使用和运行中，极大地提高了地铁隧道变形和病害检测的生产率。企业对本团队的技术实力和成果高度认可，目前进入第三期项目合作日程。
市场背景：随着城市化进程的加快发展与城市规模的不断扩大，地铁已经成为解决城市交通问题的有效途径。城市轨道交通隧道结构受多种内外因素的影响，在运营期间会出现结构病害，主要表现为：渗漏水、衬砌裂缝，衬砌掉块、管片错台等。这些病害如果不予以控制，会影响隧道正常使用，甚至会影响交通安全。全断面隧道激光扫描是近年发展起来的一门新技术，扫描精度高，检测速度快；但是数据量过大，现有数据处理方式采用人工和单机版结合，所需时间长，效率低，准确率低。如何利用点云数据计算隧道表面的病害信息，并正确检测和识别病害，是该领域应用中面临的关键问题，亟需先进高效的技术方案。