智慧铁路巡检隧道渗水地铁隧道漏水检测数据集包含了2575张图片，每张图片均用PascalVOC格式和YOLO格式的标注。其中PascalVOC格式包括xml文件，而YOLO格式包括txt文件。数据集包含图片数量为2757张，每张图片均对应一个VOC格式的xml标注文件和一个YOLO格式的txt标注文件。标注类别总数为1，全部标注都针对同一个类别，即"water"。
标注内容包括4598个标注框，每个标注框都是用来标识图像中"water"类别的位置。数据集中的图像分辨率为640x640像素。标注工作是用labelImg工具完成的，采用的规则是在目标类别"water"的位置画上矩形框。此数据集存放在firc-dataset仓库中，可以进行公开访问和使用。尽管数据集已经过精细制作，但其发布方特别声明不对通过此数据集训练出的模型或权重文件的精度进行任何保证。
为方便浏览，数据集提供了一些图片的预览，这些图片清晰地展示了铁路隧道和地铁隧道中的渗水情况。此外，数据集中还包含一些标注的示例，这些示例图片上的标注框清楚地标出了漏水的位置，这可以帮助使用者更好地理解标注的含义和方法。
数据集旨在为机器学习、计算机视觉及相关领域的研究者和开发者提供用于检测隧道渗水问题的视觉数据，以期通过先进的图像识别技术提升铁路和地铁隧道的安全性。由于标注工作的精细度以及数据集的高分辨率，这一数据集对于推动相关领域的技术创新和应用发展具有重要意义。
2026-03-02 17:19:50
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地铁隧道盾构法施工中,有时会由于测量方面的原因,使得隧道轴线偏差过大,形成不合格产品,造成不可逆的后果。为避免这种情况发生,运用导向系统测量、人工测量和管片三维坐标测量3种测量方法,相互补充,互为校核,可避免隧道轴线偏差超限,保证隧道施工质量。结合工程实际,对3种测量方法及其具体操作过程作了介绍。
2022-05-05 16:09:26
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提出了一种可应用于变形监测的基于三维激光点云的隧道断面连续截取方法。该方法分为点云拼接、中轴线提取和断面截取。隧道中轴线的提取通过随机采样一致性算法和最小二乘平差算法完成；断面截取过程先基于隧道轴线信息调整隧道姿态，再对隧道数据采取局部曲面拟合进行，其中引用了限制最小二乘算法和随机采样一致性算法。采用RIEGL VE-400获取的地铁隧道点云数据进行了验证。实验证明了本文方法在三维激光扫描技术的应用方面具有一定的实践意义。
2022-03-26 21:11:38
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针对地铁列车在隧道内的运行特点,采用FLUENT(6.3.26)三维模拟软件,在列车最高运行速度120 km∥h的条件下,对列车进出隧道洞口、在隧道内匀速运行、进出站及加减速运行、经过中间风井等多个运行场景的压力波及压力变化率进行模拟分析,提出地铁列车在隧道内运行压力波和压力变化率规律,以及在给定压力舒适度标准下的最大隧道阻塞比。
2021-12-15 16:59:06
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个人电脑隧道
该项目用于处理隧道的点位数据。 它包含最常见的方法，您可以根据个人需要对其进行修改。 所有代码均已在MATLAB2017a中进行了测试。 在使用该程序之前，应确保输入的文本文件或数据是XYZI的格式，其中XYZ是坐标，而I是点云的强度，如下所示：
0.0000 27455.0000 4.0600 139 0.0000 27455.0000 4.0600 137 0.0000 27455.0000 4.0600 138 0.0100 27455.0000 4.0600 135 0.0100 27455.0000 4.0500 129 0.0100 27455.0000 4.0500 129
las文件也可以接受，尽管最好使用文本文件。 如果您的数据是其他类型，则应首先转换数据。 这里列出了项目的主要功能，datail规范可以在源代码中看到。
该项目包括：
1.隧道墙的正射影
2021-10-29 10:17:02
6.17MB
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