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申请/专利权人：中建三局基础设施建设投资有限公司;中建三局集团有限公司
摘要：本发明公开了一种隧道掌子面AI识别方法和风险提示系统，包括以下步骤：S1：通过摄像设备拍摄施工期间隧道掌子面图片；S2：对采集的图片进行预处理，保证用于模型训练的图像质量水平一致；S3：使用卷积神经网络构建掌子面图像识别模型，提取掌子面图像的岩体类型信息和结构面特征；S4：通过聚类分组识别提取所有的掌子面节理，并绘制掌子面素描图；S5：通过掌子面围岩等级、围岩破碎程度、围岩岩性判别、围岩节理裂隙发育情况等对掌子面风险进行识别和提示。本发明通过对施工期间隧道掌子面图片进行识别，建立掌子面特征识别模型，利用神经网络算法对掌子面岩体质量和结构面进行识别和特征提取，具有智能化、高效率、可靠性高的有益效果。
主权项：1.一种隧道掌子面AI识别方法和风险提示系统，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过摄像设备拍摄施工期间隧道掌子面图片；S2：对采集的图片进行预处理，保证用于模型训练的图像质量水平一致，预处理过程包括以下流程：通过边缘检测对图像中的边缘信息进行识别和提取，并对图像进行去噪；通过形态学处理对图像进行二次去噪，在保留目标边缘信息的情况下，去除无效边缘；S3：使用卷积神经网络构建掌子面图像识别模型，提取掌子面图像的岩体类型信息、结构面特征和节理裂隙特征，借鉴InceptionV3预训练模型，建立图像智能识别模型，采用冻结模型底层结构的方式用于特征提取，去除顶层全连接层，重新构建全连接层神经网络模型，建立图像特征与岩石类型的映射关系；S4：通过聚类分组得到识别的所有掌子面节理，将二维图像的结构面和神经网络提取的结构进行结合分析，并通过聚类分组得到识别的所有掌子面节理，利用计算机绘制掌子面素描图；S5：结合掌子面围岩等级、围岩破碎程度、围岩岩性判别、围岩节理裂隙发育情况，通过模糊信息理论构建风险评价模型，对掌子面风险进行识别和提示。
全文数据：
权利要求：
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