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申请/专利权人：西南交通大学;中国国家铁路集团有限公司

摘要：本申请实施例提供基于图像的掌子面岩石坚硬程度确定方法、装置以及电子设备，涉及岩土工程技术领域。基于图像的掌子面岩石坚硬程度确定方法及装置包括：采集图像，然后进行图像处理，将处理后的图像采用岩性的识别模型识别掌子面岩石岩性，采用风化程度的识别模型获取岩石风化程度，该方法通过建立掌子面岩石的岩性和风化程度识别模型对采集的岩石和掌子面图像进行识别，再依据岩石坚硬程度划分表，结合掌子面岩石的岩性和风化程度，进而能够判识掌子面岩石坚硬程度。此方法较少的引入主观因素影响，克服了传统岩石坚硬程度获取方法过度依赖于地质人员主观经验，导致的准确度较低、时效性低等缺点。

主权项：1.基于图像的掌子面岩石坚硬程度确定方法，其特征在于，所述方法包括：采集岩石图像和掌子面图像；对岩石图像和掌子面图像进行图像处理，处理后的岩石图像和掌子面图像及地勘资料采用MySQL关系型数据库建立数据库；处理后的岩石图像采用掌子面岩石岩性的识别模型识别掌子面岩石岩性；具体包括：根据掌子面岩石岩性识别样本数据集，采用深度学习网络结构的卷积层、池化层与全连接层对模型进行构造，进而形成具有多层卷积结构岩性判识模型，并根据贝叶斯超参数优化理论对岩性分类模型进行超参数优化；处理后的掌子面图像采用掌子面岩石风化程度的识别模型获取掌子面岩石初风化程度，构建掌子面岩石风化程度识别评价指标体系，将评价指标的综合权重输入BP神经网络模型，输出的是掌子面岩石最终风化程度识别结果；具体包括：基于AHP方法，构建风化程度识别评价指标体系，评价指标包括图像识别决策和数据库识别决策；构建MobileNet深度可分离卷积模型，该模型由DW卷积与PW卷积两部分组成，并使用数据库中的掌子面图像进行模型训练；将处理后掌子面图像带入MobileNet卷积神经网络，得到的图像结果作为AHP评价指标体系的图像识别决策指标；根据VGG16深度学习卷积神经网络的岩性识别结果，上传到地质信息数据库，匹配岩石岩性在数据库中对应的岩石风化程度，作为AHP评价指标体系的数据库识别决策指标，并作为反馈对MobileNet卷积神经网络进行参数调整；将评价指标的综合权重作为BP神经网络的输入，输出结果作为岩石风化程度的最终判识结果；根据岩石坚硬程度划分表，结合掌子面岩石的岩性和风化程度，进而能够判识掌子面岩石坚硬程度。

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百度查询： 西南交通大学 中国国家铁路集团有限公司 基于图像的掌子面岩石坚硬程度确定方法、装置以及电子设备