张潇锋

随着城市交通基础设施的迅速发展，隧道安全运行的重要性日益凸显。传统的人工视觉和定期检测方法不仅耗时且效率低下，还难以发现细微但关键的缺陷。为此，我们研发了一种基于人工智能的隧道自动检测与评估系统。该系统运用先进的计算机视觉和机器学习技术，通过处理隧道内的高分辨率图像，快速、准确地识别和分类各类缺陷，如裂缝、渗水、结构损伤等。它还能实时分析数据，提供缺陷的位置、大小和严重程度的量化评估，有效指导维修决策。该系统的应用大幅提升了隧道检测的效率与准确性，显著降低了维护成本和安全风险。经过实地测试，证明了其在不同类型和条件的隧道中的广泛适用性和高可靠性，代表了隧道检测技术的重大进步。

人工智能；隧道检测；计算机视觉；机器学习；缺陷评估

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