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申请/专利权人：山东大学
申请日：2022-10-19
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN115753633B
主分类号：G01N21/25
分类号：G01N21/25;G01N21/84;G06V20/10;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.11#授权;2023.03.24#实质审查的生效;2023.03.07#公开
摘要：本公开属于隧道施工技术领域，具体涉及一种非接触式隧道掌子面围岩含水量检测方法及系统，包括：获取待检测隧道掌子面围岩的光谱信息和图像信息；对所获取的图像信息进行出水状况的识别判断，得到掌子面围岩的出水类型；根据所得到的掌子面围岩的出水类型，选择掌子面围岩控制点；对所获取的待检测隧道掌子面围岩的光谱信息和图像信息进行融合，得到掌子面围岩的图像光谱矩阵；根据所得到掌子面围岩的图像光谱矩阵完成隧道掌子面围岩的含水量检测。
主权项：1.一种非接触式隧道掌子面围岩含水量检测方法，其特征在于，包括：获取待检测隧道掌子面围岩的光谱信息和图像信息；通过TensorFlow深度学习算法识别判断所获取的分区图像，通过预设的分类识别模型判断所述分区图像中的掌子面围岩的出水类型，得到掌子面围岩的出水类型；所述掌子面围岩的出水类型包括表面干燥区域、潮湿或点滴状出水、股状或线状流水和涌泉状出水；在所得到的表面干燥区域的图像中选择掌子面围岩控制点，通过提取所述掌子面围岩控制点处的光谱信息对含水量进行进一步检测；通过均值归一化方法分别将图像和光谱特征值归一化到[0,1]之间，具体为： 式中：x'为归一化的图像或光谱数据；x为初始图像或光谱数据；xmax、xmin分别为图像和光谱特征值的最小值、最大值，对所获取的待检测隧道掌子面围岩得光谱信息和图像信息进行融合，得到掌子面围岩的图像光谱矩阵；根据所得到掌子面围岩的图像光谱矩阵完成隧道掌子面围岩的含水量检测，具体过程为：建立掌子面围岩含水量样本库；构建所述含水量样本库和所述掌子面围岩的图像光谱矩阵之间的映射关系；根据所得到的映射关系构建最小二乘支持向量机函数；对所得到的最小二乘支持向量机函数优化求解，完成隧道掌子面围岩的含水量检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种非接触式隧道掌子面围岩含水量检测方法及系统
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