摘 要：基于项目组自主研制的隧道智能检测系统，在病害识别与标注过程中，建立了病害标注图层，提出隧道衬砌表观病害形态和位置的数据化表征方法体系，为构建隧道衬砌表观病害数据库、实现隧道衬砌病害数据化管理奠定了坚实基础，进一步提高了隧道衬砌表观病害数据处理效率，对公路隧道全生命周期运营监测具有重大意义。

关键词：公路隧道;数据化表征方法;病害数据库

中图分类号：U457+.2;TP391.41;TP183    文献标志码：A    文章编号：1671-0797（2022）12-0083-03

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.12.023

0    引言

当前大量公路隧道进入养护期，故研究如何提高隧道检测效率，高质量完成隧道检测工作具有重大意义[1]。目前隧道检测主要采用人工检查方式，存在工作效率低、个人主观随意性大、检测成本高、作业危险性大等问题，无法满足快速准确检测的要求，这导致了隧道检测业务对于快速检测装备的需求十分迫切[2]。基于机器视觉的检测方法[3]具有形象直观、速度快、精度高、数据易保存等优点，是实现公路隧道快速检测的有效解决方案，因此，国内外多家科研机构均研制了基于机器视觉技术的隧道检测车[4]，检测过程中不受车流量、路况、行车轨迹等影响，可在正常行驶速度下实现隧道衬砌的快速检测，大幅缩短检测时间，降低检测成本[5]。

本文研究了隧道衬砌表观病害数据化表征方法，有利于实现隧道衬砌病害数据化管理，对提高检测效率，预测病害发展趋势，制订可靠合理的养护计划具有重要意义。

1    隧道智能检测系统