【摘 要】
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在隧道掘进机（TBM）掘进过程中,及时识别围岩碴片形态及其尺寸有助于调整TBM掘进参数。传统的人工检测方法高度依赖于操作人员的经验和主观判断,而筛分试验的方法能耗大,且不能及时获取试验结果。在实际场景图像中,围岩碴片通常具有背景黑暗、尺寸不均、分布密集、重叠堆积等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的隧道围岩碴片实时识别方法。主要研究内容如下:针对实际隧道掘进过程中围岩碴片图像背景极黑暗
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（U1711265）:城市重大基础设施灾害风险主动感知与精准管控,项目经费530万
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在隧道掘进机（TBM）掘进过程中,及时识别围岩碴片形态及其尺寸有助于调整TBM掘进参数。传统的人工检测方法高度依赖于操作人员的经验和主观判断,而筛分试验的方法能耗大,且不能及时获取试验结果。在实际场景图像中,围岩碴片通常具有背景黑暗、尺寸不均、分布密集、重叠堆积等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的隧道围岩碴片实时识别方法。主要研究内容如下:针对实际隧道掘进过程中围岩碴片图像背景极黑暗问题,提出基于同态滤波和直方图均衡化的预处理方法,提高图像光照强度和对比度,保证了视觉检测识别可行性。针对复杂围岩碴片图像,搭建了包含目标检测和语义分割子网络的实例分割网络模型,其中,目标检测子网络为改进的SSD模型,语义分割子网络为改进的Unet模型。针对复杂围岩渣片图像密集分布、重叠堆积、尺寸不均识别难题,提出了融合尺寸分布先验信息的预选框选取方法,建立了多层级特征融合和自注意力机制的实例分割网络优化模型。结果表明,该方法能够识别出88%围岩碴片,测试集上平均Io U达到0.75。针对图像中超大碴片的完整识别难题,提出了多尺度融合识别方法,并提出了基于最小外接矩形的碴片长短轴尺寸提取后处理方法,结果表明,碴片尺寸的预测分布与真实分布吻合度高。综上所述,本研究可提供TBM掘进过程中围岩碴片尺寸分布视觉识别和统计结果,以辅助围岩性质预测和开挖参数调整。
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