特稿

• 模型和数据驱动的铁路桥梁智能建造与运维述评

  陈亮;郭辉;张格明;柯在田;王芳;苏朋飞;李国龙;

  人工智能、大数据、建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）、信息传感技术等的快速发展给桥梁智能建造和运维提供了基础。以大跨度铁路桥梁为主要研究对象，采用文献调研、现场试验、数据分析等手段，开展桥梁智能建造和运维综述。大跨度铁路桥梁智能建造与运维以模型和数据驱动为核心技术特征，前者表征桥梁结构的力学行为与物理机制，后者用于实现桥梁数字化或基于数据的桥梁状态推断，两者贯穿于桥梁设计、施工、验收和运维的全生命周期。智能设计不仅体现在设计工具的发展变革，基于性能的设计方法可从更高层次实现智能化设计，并对标桥梁安全、适用、经济、耐久目标。智能施工是智能建造的另外关键一环，以自动化信息化施工装备、施工全过程监测与预警、基于智能信息化平台的建设管理为主要发展方向，以安全、质量、绿色可持续等为评价指标。应用无人机、微波干涉雷达、移动检测装备等自动化技术开展新建大跨度铁路桥梁的线-桥状态评定将成为未来桥梁验收的发展趋势。进一步基于建维一体化理念，建立融合施工期关键数据和验收期桥-轨初始状态数据的数字孪生模型，可为智能运维管养提供基础模型支撑。智能运维以自动化检测、健康监测等为主要技术手段，正在朝模型和数据驱动的状态修、预防修方向发展，从线-桥一体化角度，推动实现桥梁与轨道检测监测数据的融合分析、线-桥状态综合评价，构建管理维修决策模型，是未来铁路桥梁智能运维发展的目标。

  2025年04期 v.65;No.614 1-16页 [查看摘要][在线阅读][下载 1922K]
  

• 高速铁路智能勘察设计创新与实践

  黄武;付海清;郭其忻;徐骏;胡鹏;解治敏;

  根据智能高铁2.0的要求，开展空天地一体化铁路工程智能勘察、铁路智能选线与集成设计和基于BIM(Building Information Modeling)的协同设计等智能勘察设计技术攻关与深化应用，构建了“一个平台，三个系统”的智能勘察设计技术支撑体系，即数智设计一体化平台，空天地一体化铁路工程智能勘察系统、智能选线与集成设计系统、基于BIM的协同设计系统，并在一高速铁路工程进行应用验证。结果表明：通过智能勘察设计技术的广泛应用和迭代升级，相较于传统勘察设计，智能勘察设计可助推我国高速铁路勘察设计技术的创新发展，推动中国铁路行业的技术进步和智能化转型。

  2025年04期 v.65;No.614 17-22页 [查看摘要][在线阅读][下载 1386K]
  

• 基于半监督学习的铁路混凝土结构物表观劣化判别方法

  王卓;柴雪松;凌烈鹏;周希博;李健超;王宁;

  铁路混凝土结构物表观劣化检测中标定数据较少，常规算法无法满足其检测要求。本文采用了基于半监督学习的铁路混凝土结构物表观劣化判别方法，引入无标注数据中的伪标注生成和一致性约束使得模型性能显著提升。选用U-Net作为基础模型，结合迭代式训练策略，利用少量有标注数据和大量无标注数据进行训练，提高模型分割新图像的能力。结果表明：该方法在铁路三种场景的图像分割任务上表现出良好的性能；采用半监督学习方法后，U-Net模型在隧道衬砌、轨道板、桥梁腹板数据集上的类别平均准确率分别为92.7%、81.0%、79.1%，相较于传统全监督学习方法，三种场景的图像分割任务类别平均准确率分别提升了2.5%、1.8%、1.3%；无标注图像越多，方法准确率提升效果越明显，说明本文方法在混凝土结构物表观劣化检测中更有效。

  2025年04期 v.65;No.614 23-27页 [查看摘要][在线阅读][下载 971K]
  

线路与养护维修

• 基于改进YOLOv8的钢轨轨头内部伤损检测方法

  向厚雪;张玉华;许贵阳;

  针对钢轨超声波探伤数据噪声多、伤损特征信息难以提取等问题，提出一种基于改进YOLOv8的钢轨轨头内部伤损检测方法。首先，为捕捉丰富和细致的特征信息，构建新的主干网络，使用具有多连接结构的多源分支模块替换C2f模块中的卷积层，扩展损伤特征提取范围和层次；其次，为更好捕捉小目标的细节信息，优化了YOLOv8的颈部网络，增加P2小目标检测层，将浅层和深层的特征图进行拼接，凸显小目标微弱特征；最后，引入MPDIoU(Maximum Perpendicular Distance Intersection over Union)损失函数，提高模型的泛化能力。试验结果表明：改进后的模型精确率达到92.0%，召回率达到92.4%，平均精度值达到94.8%，有效提高了轨头伤损检测的性能。

  2025年04期 v.65;No.614 28-32页 [查看摘要][在线阅读][下载 1044K]
  

• 基于LSTM的高速车辆-道岔动力学响应预测

  刘采薇;赖军;方嘉晟;徐井芒;闫正;王平;

  为了提高高速车辆-道岔复杂动力学响应的仿真计算效率和计算精度，构建了基于长短时记忆（Long Short Term Memory,LSTM）网络的动力学响应预测模型。首先，利用刚柔耦合动力学模型，生成不同水平不平顺状态下的轮轨垂向力样本。然后，将水平不平顺幅值作为模型输入，轮轨垂向力作为输出，引入dropout参数，训练LSTM网络并采用均方误差和决定系数来评价模型性能。最后，基于计算结果分析轮重减载率和统计超限概率。结果表明：本文搭建的LSTM网络在训练轮次达到5 000次后，均方误差基本稳定在0.002 67，测试集的决定系数为0.903，模型具有较高的可靠性，可用于预测不平顺状态下的车辆-道岔动力学响应；与传统动力学模型计算相比，LSTM模型计算效率提高了约26倍，大幅提高了计算效率且计算精度达到要求；水平不平顺幅值达到6 mm时，超限概率达到了9.08%，超过了容许阈值。

  2025年04期 v.65;No.614 33-40页 [查看摘要][在线阅读][下载 1372K]
  

• 车载轨道状态检测无线传输及数据管理方案

  袁逸畅;谢锦妹;赵颖;邓杰;章方;

  车载轨道状态检测装置能够在重载货车真实轴重影响下，动态地传输测试货车的监测数据。本文采用创新的无人自主系统设计，制定了车载轨道状态检测装置无线传输及数据管理方案，实现实时动态地传输测试货车的监测数据，并构建了可扩展性、易用性、高性能和稳定性的数据分析方法，对线路检测数据进行分析管理。本文提出的方案可实时掌握线路状态，及时确定轨道状态不良区段，有效指导线路的状态维修，提高重载铁路维修效率。

  2025年04期 v.65;No.614 41-45页 [查看摘要][在线阅读][下载 1044K]
  

• 捣固车前端偏差测量与起拨道量智能优化技术

  刘尚昆;张钰荧;徐济松;高春雷;何国华;

  为解决线路大修、维修后捣固车起拨道作业依赖人工看道且捣固车自身弦线无法测量线路长波不平顺的问题，采用基于惯性导航+全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）的捣固车前端偏差测量技术，提升捣固车前端偏差测量的精度和效率。提出了基于最小调整原则与桥梁、隧道等特殊路段约束条件下的起拨道量智能生成算法，制定了约束测量策略，实现了捣固车全路段智能作业方案生成。首次形成了线路清筛粗捣-精测精捣的一体化作业模式，提升了清筛作业数字化程度，减少了重复作业次数，提高了道路稳定性。现场应用结果表明：使用捣固车前端偏差测量与起拨道量智能优化技术可精确测量轨道内外几何参数，满足现场使用的误差要求；使用该技术生成的起拨道方案作业后轨道质量指数（Track Quality Index,TQI）平均降幅为35%，优于传统模式。

  2025年04期 v.65;No.614 46-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 1126K]
  

桥梁与结构工程

• 基于掩码自编码器多尺度特征融合的桥梁裂缝分割方法

  尹京;袁磊;钱胜胜;

  桥梁裂缝检测是保障公共基础设施安全的重要研究方向，而复杂形状裂缝的自动分割始终面临局部细节提取不足及全局语义捕捉不全面的问题。本文以复杂桥梁表观裂缝为研究对象，围绕如何高效整合局部与全局特征展开研究，提出了一种基于掩码自编码器的多尺度特征融合裂缝分割方法。该方法通过构建基于Transformer的多尺度融合网络，实现卷积神经网络与Swin-Transformer块的结合，有效捕获图像中细微结构与整体语义。本文设计的掩码自编码器模块利用其遮挡感知能力对图像中的背景噪声进行自动过滤，从而增强裂缝分割的连续性和准确性。为验证该方法的有效性，在两个公开桥梁裂缝数据集上开展了试验，并与现有主流算法进行对比。试验结果表明，所提方法 F1分数比传统方法有显著提高，充分展示了其在桥梁裂缝自动分割检测领域的应用潜力。

  2025年04期 v.65;No.614 50-56页 [查看摘要][在线阅读][下载 1049K]
  

• 钢箱梁梁腹智能巡检关键技术

  王宁;柴雪松;凌烈鹏;杨曦;章方;蒙佳;

  针对大跨度桥梁钢箱梁箱室内部结构复杂、空间狭小、光线不佳、进出方式困难等问题，提出了一种钢箱梁梁腹智能巡检装置及快速检测方法。以线性导轨平台作为巡检平台，采用多目视觉检测和可见光成像技术，采用快速非接触方式，实现钢箱梁内部表观状态的快速获取，同时基于人工智能技术实现病害快速识别。该装置可基于自轮运转走行导轨平台和机械手臂，随自轮运转线性导轨设备走行实现钢箱梁表观状态快速检测及智能识别，输出病害里程、位置等属性信息，满足铁路钢箱梁梁腹全范围、周期性、快速化、智能化的巡检要求，提高钢箱梁巡检效率，为铁路工务维修提供决策支撑。

  2025年04期 v.65;No.614 57-61页 [查看摘要][在线阅读][下载 1002K]
  

• 大跨度铁路桥梁支座位移智能监测技术研究及应用

  王琦;潘永杰;邓丽;鞠晓臣;

  以一座5跨连续刚性梁柔性拱下承式钢桁梁桥为背景，基于图像识别技术提出一种桥梁支座位移的智能监测方法，通过高清摄像头对桥梁支座进行实时观测并自动识别图像中的支座位移数据，并与人工检查结果及常规传感器监测数据进行对比，校验智能识别数据的准确性，再依据智能监测数据研究支座位移的相关规律。结果表明：本文提出的基于图像的支座位移监测方法能够有效获取支座位移的实时数据，识别精度可以达到0.5 mm；该智能监测方法能够直观查看支座工作状态，避免出现常规传感器由于自身原因产生的异常数据对支座状态进行误判。通过分析智能监测数据，发现各测点支座位移与对应梁段范围伸缩变形基本一致，与环境温度之间存在明显的相关性，支座活动性能良好；列车作用下支座会发生短时位移，待列车过桥后支座恢复原位，整体保持弹性状态。

  2025年04期 v.65;No.614 62-67页 [查看摘要][在线阅读][下载 1053K]
  

• 长大跨度桥梁无线检测监测方案研究

  谢锦妹;秦菊;刘天阳;陈笑梅;邓杰;章方;

  为了满足长大跨度桥梁运维阶段的检测监测需求，初步构建了长大跨度桥梁无线检测监测方案。该方案根据长大跨度桥梁的检测监测需求对传感系统进行分析，提出数字化无线传感器布设的优化建议；对无线数据传输方式进行选型，构建了无线数据采集、数据分析以及信息管理方案。本文提出的方案可优化现场监测点布设方式，提升检测监测设备稳定性和数据可靠性，减少检测监测设备的建设和维护成本。

  2025年04期 v.65;No.614 68-71页 [查看摘要][在线阅读][下载 924K]
  

• 铁路连续梁建造应用智能造桥机关键技术

  盖圣巍;

  依托雄安—忻州高铁一座主跨80 m连续梁施工工程，通过对新型智能造桥机组成、优势和其对桥梁设计、施工影响的分析，研究造桥机应用于悬浇连续梁时的关键技术。结果表明：模拟连续梁节段加长并采用了智能造桥机施工后，主梁工程量基本不变，各项受力指标轻微变化但均满足规范要求；计算线形和残余徐变发生了显著变化，线形应予以重点监控，工期可缩短49 d，工期节约37%。造桥机在施工过程中，各构件结构受力安全，满足施工要求。悬浇节段加长后，0#块临时锚固承受的不平衡弯矩增加40.2%，支反力增加3.1%，施工中通过配置精轧螺纹钢能保证锚固结构受力安全。

  2025年04期 v.65;No.614 72-79页 [查看摘要][在线阅读][下载 1233K]
  

• 铁路客站全装配式混凝土雨棚建造与抗震性能分析

  刘鹏;

  全装配式简支混凝土雨棚因其功能特性与综合技术优势，已在部分高铁站房中得到推广应用，但全装配式混凝土雨棚存在整体性差、抗震性能不足等问题。以高铁白银南站为背景，系统介绍全装配式简支雨棚构造特点与施工关键技术，采用数值模拟与试验研究相结合的方法，优化其装配方案与局部抗震构造设计。结果表明：预制雨棚板采用四点吊装较为合理，采用直径30 mm对拉螺栓连接雨棚板和π型梁；本文提出的全装配式简支体系雨棚有限元抗震分析方法与振动台试验结果一致，具有足够分析精度。

  2025年04期 v.65;No.614 80-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 1173K]
  

隧道与地下工程

• 基于GAR-Net的隧道衬砌厚度及钢拱架识别定位

  林元铖;奉建军;周斌;厉成阳;

  针对传统地质雷达法在隧道衬砌厚度和钢拱架识别定位中存在的人工解译效率低和技术依赖性强的问题，提出了一种新型的群体行为识别神经网络模型（Group Activity Recognition Net,GAR-Net）。通过集成语义分割、目标检测和模板匹配三个子网络，实现了对隧道衬砌厚度和钢拱架间距的自动化识别与精准定位。其中，语义分割子网络用于从地质雷达图像中提取出衬砌厚度区域；目标检测子网络用于提取钢拱架对象；模板匹配子网络则通过与预先定义的模板进行匹配，来确定钢拱架的具体位置和衬砌的厚度。经过对特定数据集的模型训练和评价指标的严格测试，GAR-Net模型对衬砌厚度识别的平均交并比（Mean Intersection over Union,mIoU）达到了97.1%，对钢拱架识别的平均精度（Average Precision,AP）达到了96.09%。可见，GAR-Net模型在地质雷达检测隧道衬砌厚度及钢拱架识别定位方面具有良好的测试效果和较高的应用潜力。

  2025年04期 v.65;No.614 85-91页 [查看摘要][在线阅读][下载 1187K]
  

• 用于隧道超前支护小导管影像实时目标检测的Transformer模型

  郝蕊;范文娜;孙安培;王焜;张素华;张瑾;张晋博;陈敏;

  针对因隧道内部环境复杂和小导管形态变化导致的超前支护小导管难以自动识别的问题，本文提出一种联合可变形卷积与门控特征融合机制的超前支护小导管影像实时检测Transformer模型。该模型通过可变形卷积灵活地进行特征图采样，提升模型对于小导道形态变化的适应能力，建立多尺度门控特征融合机制，自适应筛选并融合各个尺度的特征，过滤冗余信息。此外，在主干特征提取网络中引入部分卷积（Partial Convolution,PConv），在保持识别精度的同时降低模型计算量，提升了检测速度。试验结果表明，本文模型在保持推理速度的情况下，平均精度和每张影像最多考虑10个检测结果时的平均召回率指标较基线模型分别提升1.3%和0.9%，证明了模型改进的有效性。

  2025年04期 v.65;No.614 92-98页 [查看摘要][在线阅读][下载 1212K]
  

• TBM隧道工程数据预处理软件开发及应用

  肖浩汉;皮进;张雯;曹瑞琅;于洪涛;

  针对隧道掘进机（Tunnel Boring Machine,TBM）施工数据的海量性、多源性、异构性、低价值密度等问题，通过对多个TBM隧道项目的数据进行深入分析，运用阈值设定、统计分析及机器学习技术，构建了数据集成预处理方法，并研发了一套TBM-Processing数据预处理软件。该软件可以实现有效数据筛选、异常掘进段落识别、掘进参数降噪等功能。将软件应用于相关工程的塌方风险识别、扭矩贯入指标预测和掘进速度预测，并对处理前后的数据进行了对比。结果表明，较预处理前的数据相比，预处理后的数据离散程度降低，预测模型精确度提升，不良地质条件识别误差减少。研究成果可为不同工程背景下TBM掘进数据预处理提供理论依据。

  2025年04期 v.65;No.614 99-105页 [查看摘要][在线阅读][下载 1361K]
  

• 基于点云数据的盾构隧道横断面连续提取及变形分析方法

  奉建军;林元铖;万晓燕;周斌;王新宇;

  三维激光扫描技术近年来被逐渐应用到地铁隧道变形监测领域，但由于缺少专业软件来连续提取隧道横断面及进行横断面轮廓的变形分析，所以应用效果不佳。本文提出了基于三维激光扫描点云数据的盾构隧道横断面连续提取及变形分析方法，采用优化的随机采样一致性算法来确定隧道中轴线和拟合隧道横断面轮廓曲线。优化了隧道中轴线向绝对坐标系XOY面、YOZ面投影过程，并处理了边界噪点对分析精度的影响。研发了相应的软件，实现了断面变形分析结果的实时输出和展示。以某地铁盾构隧道为例，将全站仪实测数据与本文方法得到的拟合数据进行了对比，实测长半轴与拟合长半轴差值小于2.0 mm的断面数占总数的93.3%，实测短半轴与拟合短半轴差值小于2.0 mm的断面数占总数的90.0%。可见，本文提出的方法应用效果良好。

  2025年04期 v.65;No.614 106-110页 [查看摘要][在线阅读][下载 1125K]
  

• 高速铁路隧道气动效应计算辅助分析软件开发及应用

  方雨菲;

  高速铁路隧道气动效应会随着列车运行速度的提高而显著增强。针对隧道气动效应仿真分析软件建模、测点布置、参数设置过程繁琐，流程化提取计算结果困难等问题，本文对气动效应计算参数设置及计算流程进行了封装，基于计算流体力学软件二次开发了高速铁路隧道气动效应计算辅助分析软件。该软件具有操作简便、可视化、参数化等特点，实现了数值计算结果自动提取和分析，还可自动输出列车在隧道内行驶和交会时引起的隧道内外及列车表面不同测点的气动载荷、隧道洞口微气压波等数据。将软件计算结果与实车测试结果进行了对比分析，相对误差为5.66%，说明软件计算结果可信度高。经计算，当隧道净空面积为100 m2，列车分别以时速400、440、450 km在隧道中心交会时，隧道附属设施表面气动荷载正峰值分别为6.16、8.27、8.83 kPa，负峰值分别为-10.21、-12.81、-13.60 kPa，峰峰值分别为16.37、21.08、22.43 kPa。

  2025年04期 v.65;No.614 111-116页 [查看摘要][在线阅读][下载 1164K]
  

路基与地基基础

• 铁路路基边坡植入式骨架智能建造技术及试验研究

  邓逆涛;陈锋;张千里;闫鑫;孔坤锋;李泰灃;

  边坡骨架是分割坡面、引排汇水和保证路基边坡浅层稳定的主要手段。针对骨架施工中预制装配化和机械化应用不足、骨架与周边土体结合不佳、施工质量控制困难、工效低、周期长等问题，并考虑到铁路建造技术智能化的发展需求，本文通过结构设计、装备研发与工艺试验，提出了边坡植入式骨架结构，研制了边坡植入式骨架智能建造装备，形成了成套植入式骨架建造工艺。相比现浇骨架，边坡植入式骨架智能建造技术的应用减少了骨架开槽土方量和混凝土用量，提升了骨架施工质量与施工效率，降低了人工成本与安全风险，在边坡骨架的成本控制、质量把控和施工管理等方面具有显著优势。

  2025年04期 v.65;No.614 117-121页 [查看摘要][在线阅读][下载 1242K]
  

• 基于YOLO-LCMT的铁路边坡典型病害无人机图像智能检测方法

  罗生民;许贵阳;魏培勇;白堂博;

  为解决当前铁路边坡病害巡检方法效率低、病害特征差异小提取难、检测模型复杂度高和分类精度低的问题，提出了一种基于无人机巡检图像的智能检测方法 YOLO-LCMT(YOLO-Lightweight Cross-Scale Multi-Target Detection)。针对不同病害特征差异小、提取难的问题，改进了跨尺度特征融合模块（Cross-Scale-Feature Module,CCFM）以提升特征融合能力；针对病害场景复杂、分类精度低的问题，引入C3＿SENetV2模块改进主干网络，增强了模型捕捉通道级模式和全局知识的能力，实现了更好的特征表示；针对现有检测模型复杂度高的问题，引入轻量化特征提取模块（ADown）替换主干特征提取和下采样过程中的卷积模块，减少了模型参数量和计算量。试验结果表明，改进模型的精度、召回率和IoU阈值为0.5时的平均精度均值（mAP@0.5）分别达到了93.5%、90.5%和95.1%，较初始模型分别提升了2.7%、9.0%和3.4%；同主流算法相比拥有更高的检测精度、更小的参数量和计算量，同时收敛效果也更好。YOLO-LCMT算法在本文数据集中拥有较好的表现，可以作为铁路边坡病害检测的一种新方法。

  2025年04期 v.65;No.614 122-128页 [查看摘要][在线阅读][下载 1420K]
  

防灾与数据管理

• 卷积神经网络在铁路洪灾风险评估中的应用

  秦世涛;王天亮;寇晓康;郭晶;

  为有效应对铁路山区路段的暴雨洪灾，首先，依据现有的洪灾风险评估体系，从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性三方面选取13个风险指标，并结合历史数据构建了卷积神经网络风险评估模型。其次，通过对改进模型结构和优化参数，使模型准确率达到90%以上。最后，通过构建的卷积神经网络模型对朔州—黄骅铁路沿线区域进行风险评估，得到洪灾潜在风险空间分布图。模型预测结果与实地调研结果高度吻合，验证了本文方法的适用性。研究成果可为山区铁路暴雨洪灾风险评估提供方法参考。

  2025年04期 v.65;No.614 129-136页 [查看摘要][在线阅读][下载 1360K]
  

• 基于MFCC-CNN的轨道交通车致二次结构噪声信号识别

  卓文海;刘庆杰;徐璐;刘博亮;刘文武;

  针对背景噪声干扰下轨道交通诱发室内二次结构噪声的识别难题，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的室内二次结构噪声识别方法。通过梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC）提取噪声信号的时域特征，将噪声识别问题转变成图片识别问题。建立二次结构噪声图像库与背景噪声库，设计网络结构，将时域图输入CNN模型，实现噪声信号的分类。设计多组学习率与MFCC维度的对比试验，优化模型分类效果。结果表明：MFCC提取的时频特征中车致二次结构噪声相对连续，各频段能量均匀分布，且高低频段能量分布差异明显；背景噪声能量分布随时间变化而变化；当学习率设置为0.000 5、MFCC特征维度为40时，模型分类效果最佳，二次结构噪声的F1分数可达到97.1%；对现场实时采集的数据分类效果良好，说明建立的MFCC-CNN模型能有效识别列车诱发二次结构噪声信号。

  2025年04期 v.65;No.614 137-142页 [查看摘要][在线阅读][下载 1090K]
  

• 铁路无人机巡检管理平台设计与实现

  王琦;魏少伟;刘瑞;叶克东;龚鹏程;魏培勇;

  随着铁路网络规模的迅速扩展及安全管理压力的日益增加，传统人工巡检模式的局限性愈加凸显，促使各铁路局采用无人机技术替代部分人工巡检作业。针对现有铁路无人机巡检过程中存在的管理缺失、安全风险高等问题，本文设计并搭建了一种基于B/S架构的铁路无人机巡检管理平台。该平台结合GIS(Geographic Information System)技术、深度学习算法与数据可视化方法，开发了基础数据管理、飞行计划管理、病害隐患统计监管、信息综合展示等七大核心功能模块，为无人机飞行作业管控、巡检数据管理、铁路设备病害及外部环境隐患排查提供全面技术支持。现场应用表明，铁路无人机巡检管理平台为铁路无人机巡检作业的数字化转型奠定了基础，提升了作业的智能化、标准化与精细化水平，为铁路安全运行提供了保障。

  2025年04期 v.65;No.614 143-148页 [查看摘要][在线阅读][下载 1077K]
  

• 无人机图像拼接技术

  马学志;张斌;柴雪松;王宁;王卓;

  无人机单张图像视野有限，难以反映拍摄物体全貌，需对其图像进行拼接，以获取检测区域的完整图像。本文通过分析归纳国内外常用图像拼接处理算法，总结出包括图像预处理、相邻图像配准以及多帧图像融合的无人机图像拼接思路。图像预处理主要包括几何校正和视觉增强两大类方法。无人机图像配准领域内表现突出的主要有SIFT(Scale Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)以及ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法。图像融合技术有直接平均法、加权平均法、基于小波变换的方法等。通过图像预处理，减少图像噪声，突出兴趣点，然后利用图像配准完成两张小图像的初步拼接，最后采用图像融合技术实现拼接位置的平滑过渡，最终获得完整大图。

  2025年04期 v.65;No.614 149-153页 [查看摘要][在线阅读][下载 979K]
  

• 基于多尺度深度学习和点云增强技术的铁路线路设施识别方法

  何宇强;何占元;丁有康;施文杰;王晓凯;

  针对铁路点云测量成果自动化分类识别问题，提出了一种基于多尺度深度学习和特征增强技术的铁路线路设施识别方法，研究构建了多尺度点云深度学习模型PointNet++MSG(Multi-Scale Grouping)，并结合对比度受限自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE）技术，提高点云数据的自动化分类精度。采用PointNet、PointNet++和PointNet++MSG三种模型，分别对原始特征与特征增强后的数据进行对比分析。结果表明，结合特征增强技术的深度学习模型能够显著提高识别精度和交并比，特别是在复杂几何结构和边界细节的捕捉方面表现尤为突出。其中，多尺度点云深度学习模型PointNet++MSG结合特征增强技术后在各类线路设施的识别中表现最佳，准确率达到了95%以上，尤其在隧道壁、轨道板、扣件等复杂场景中表现优异，有效减少了因点云质量参差不齐而导致的分类误差。相比之下，PointNet和PointNet++结合特征增强后在性能上有所提升，但效果与PointNet++MSG差距较大。多尺度特征提取与特征增强技术的结合是提升点云数据处理效果的重要手段，可为铁路设施的智能检测和运维管理提供有效技术支撑。

  2025年04期 v.65;No.614 154-161页 [查看摘要][在线阅读][下载 1341K]
  

• 声明

  <正>据有关方面反映并经编辑部核实，一些不法分子假冒《铁道建筑》杂志社名义，以虚假网站形式，仿冒本刊主办单位、主编、征稿须知等等信息欺骗广大作者。现有关部门已就此介入调查，通过法律途径向假冒者追究相应的责任，维护科技出版秩序，维护本刊和作者、读者的权益。

  2025年04期 v.65;No.614 98页 [查看摘要][在线阅读][下载 886K]
  
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