一种基于深度学习的隧道掌子面围岩智能分级方法及设备
基本信息
| 申请号 | CN202111481523.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114140448A | 公开（公告）日 | 2022-03-04 |
| 申请公布号 | CN114140448A | 申请公布日 | 2022-03-04 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/13（2017.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 宋冠先;梁铭;解威威;马文安;朱孟龙;彭浩;覃晓凤;胡以婵 | 申请（专利权）人 | 广西路信云信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 四川力久律师事务所 | 代理人 | 冯精恒 |
| 地址 | 530000广西壮族自治区南宁市兴宁区甘泉路27号路桥科技城2号楼2层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及隧道勘察领域，特别是一种基于深度学习的隧道掌子面围岩智能分级方法及设备。本发明通过对隧道掌子面围岩照片样本进行标注和预处理，建立起训练用的掌子面图像数据库；而后，通过搭建基于深度学习的围岩分级预测模型，并根据掌子面图像数据库对模型进行训练，从而构建出识别更加准确的预测模型。且本发明采用图像切割将待检测掌子面照片进行分割，并分别对各个子图像进行预测，最终再根据各个子图像的预测结果进行综合评价预测，使预测结果基于的数据更加全面，也实现了对掌子面围岩的高效、准确判别。 |
