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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提供了一种掌子面裂隙图像与前方三维结构参数预测方法及系统，根据获取的对应已开挖掌子面图像以及语义分割模型，得到裂隙识别图像，将裂隙识别图像与获取的对应已开挖掌子面图像的裂隙像素点矩阵进行替换，得到融合图像；根据融合图像与第一预测模型，得到前方掌子面裂隙分布图预测结果；根据融合图像进行岩体三维重构，利用岩体三维重构，将裂隙划分为以迹线形态出露和以面状形态出露各种，分别提取得到不连续参数；根据不连续参数与第二预测模型，得到前方岩体裂隙三维参数预测结果；本发明实现了隧道掌子面近前方裂隙二维与三维参数预测，能够为工程施工提供有效的指导。
主权项：1.一种掌子面裂隙图像与前方三维结构参数预测方法，其特征在于：包括以下过程：获取已开挖掌子面图像；根据获取的对应已开挖掌子面图像以及语义分割模型，得到裂隙识别图像，将裂隙识别图像与获取的对应已开挖掌子面图像的裂隙像素点矩阵进行替换，得到融合图像；根据融合图像与第一预测模型，得到前方掌子面裂隙分布图预测结果；第一预测模型为SA-RNN神经网络模型，SA-RNN神经网络模型包括多个SA-LSTM单元，SA-LSTM单元中，ConvLSTM的存储模式为双状态信息流模式，包括时间信息流和空间信息流，将时间信息流中序列进行互变价值；根据融合图像进行岩体三维重构，利用岩体三维重构，将裂隙划分为以迹线形态出露和以面状形态出露两种，迹线形态出露的裂隙采用不规则多边形拟合算法进行拟合，面状形态出露的裂隙利用共面性检验算法进行提取，得到不连续参数；根据不连续参数与第二预测模型，得到前方岩体裂隙三维参数预测结果；第二预测模型为WD-ARIMA-LSTM神经网络模型，WD-ARIMA-LSTM神经网络模型中：利用小波去噪进行融合图像预处理得到时空序列数据集，将ARIMA模型与LSTM模型相结合，利用裂隙三维参数数据序列的相关性，通过ARIMA模型进行参数预测，通过LSTM模型进行误差修正，以获得最终预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 掌子面裂隙图像与前方三维结构参数预测方法及系统
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