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研究亮点
● 迁移学习和课程标签策略:研究引入了一种隧道掌子面图像的裁剪-直方图均衡化-合并方法,减少了复杂岩性和光照不均匀的影响,提高了节理裂隙的提取效果。
● 迁移学习和课程标签策略:利用从混凝土裂缝识别到岩体节理/裂隙识别的迁移学习,开发了一种新颖的DeepIntactness模型。该方法提高了从隧道掌子面围岩图像中提取节理/裂隙特征的准确性。
● 使用I-RBI进行岩体稳定性评估:研究提出了一种基于I-RBI(完整性-岩石块状指数)的岩体稳定性评估方法,定量评估了隧道掌子面岩体的完整性。该方法可以对衬砌加固进行详细评估和有针对性的设计。
结果与结论:研究采用了多尺度直方图均衡化的图像预处理方法,以获得高对比度、低噪声的图像。DeepIntactness模型通过迁移学习和课程学习策略,从大量未标注的隧道岩石图像中学习,提取节理和裂隙特征。该模型基于DeepCrack网络结构,并结合了残差网络(ResNet)的设计理念。通过多线中心统计方法,基于岩块指数(RBI)方法,对隧道工作面最脆弱部分的围岩完整性进行定量评估。
图. 围岩体完整性定量测量方法的工作流程。
图. 隧道掌子面的坐标系。
图. 提取节理/裂隙。
要点问答
原文请查阅 Quarterly Journal of Engineering Geology and Hydrogeology。
原文链接:https://doi.org/10.1144/qjegh2024-018
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