近日，国家科技部中国科学技术信息研究所发布了2022年度“领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文”（简称F5000）入选名单，黄宏伟教授、李庆桐博士/高级工程师发表于《岩石力学与工程学报》的期刊论文《基于深度学习的盾构隧道渗漏水病害图像识别》成功入选。

一、研究内容

该论文发表在2017年度《岩石力学与工程学报》（第36卷第12期）上。该论文在分析盾构隧道衬砌表面图像特点的基础上，将渗漏水图像分为6种类别，采用深度学习方法，提出一种新颖的基于全卷积网络的盾构隧道渗漏水病害图像识别算法，并从图像识别结果、错检率和运行时间三个方面与大律法、区域生长法、分水岭法等传统图像识别方法进行对比分析。研究表明：基于深度学习，提取盾构隧道渗漏水病害图像的高级特征，可有效避免噪声影响；基于全卷积网络的盾构隧道渗漏水病害的图像识别能够有效地避免管片拼缝、螺栓孔、管线、支架等干扰物的影响，特别是在克服管线遮挡方面具有优越的鲁棒性；与传统图像识别算法相比，提出方法在错检率和运行时间上具有较大优势，能够更好地满足工程需要。

二、F5000项目概述

2000以来，中国科学技术信息研究所承担科技部中国科技期刊战略相关研究任务，在国内首先提出了“精品科技期刊战略”的概念。

2005年，研制完成中国精品科技期刊评价指标体系，并承担了建设中国精品科技期刊服务与保障系统的任务。结合中国精品科技期刊评价指标体系，2008年、2011年、2014年和2017年公布了四届“中国精品科技期刊”的评选结果。

为了进一步推动我国科技期刊的发展，更好地宣传和利用我国的优秀学术成果，中国科学技术信息研究所在中国精品科技期刊的基础上，择优遴选顶尖学术论文，建设了“中国精品科技期刊顶尖学术论文——领跑者5000（F5000）”，集中对外展示和交流我国的优秀学术论文。

基于中国科技论文与引文数据库（CSTPCD）的数据，结合定性和定量的方法，以中国精品科技期刊作为研究对象，遴选出具有较高学术水平的精品期刊顶尖学术论文，即F5000。

三、F5000评选标准

根据《中国科技论文与引文数据库》信息，采用定量分析（5年被引次数）和定性分析相结合的方法，对学术期刊的质量和影响力进行科学评价，遴选出精品科技期刊。每种精品期刊从5年间发表的论文中择优选取不超过20篇学术论文作为F5000的提名论文。提名论文再经过进一步遴选才能成为F5000论文。入选论文要求为各学科前1%高被引论文，且为原创性的科学研究或技术创新成果，能够反映期刊所在学科领域的最高学术水平。

撰稿：李庆桐

编辑：朱子越

审核：黄忠凯、申轶尧