基于深度学习技术的公路隧道围岩分级方法

• 作者: 李汪石 查焕奕 柳厚祥 蒋武军 许腾
• 来源期刊: 岩土工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公路隧道 围岩分级 深度学习技术 图像识别
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1809-1817
• 页数: 9页
• 分类号: U451.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.11779/CJGE201810007

摘要

通过深度学习技术提取公路隧道掌子面图片中的围岩分级相关信息.训练以掌子面图片和特征标签为数据集的深度卷积神经网络模型,识别围岩的节理、裂隙、破碎程度、粗糙程度、光滑程度、泥夹石和涌水等分布式特征;结合深度学习技术和岩体裂隙图像智能解译方法统计围岩节理组数和间距来描述结构面完整程度;再利用色彩模型确定岩石种类描述出岩石坚硬程度;最后将围岩分级各判别因子转换为BQ值进行分级,获得围岩分级最终结果.结果表明:深度学习模型适用于识别围岩不同形态特征,利用图像识别技术获取的围岩分级参数能够实现对公路隧道围岩等级的综合判定.该处理结果与传统BQ分级结果相吻合,验证了深度学习围岩分级的可行性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳厚祥	长沙理工大学土木工程学院	29	402	12.0	19.0
2	查焕奕	长沙理工大学土木工程学院	2	13	1.0	2.0
3	李汪石	长沙理工大学土木工程学院	1	12	1.0	1.0
7	许腾	长沙理工大学土木工程学院	1	12	1.0	1.0