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申请/专利权人：武汉英思工程科技股份有限公司;中国葛洲坝集团第二工程有限公司
申请日：2024-05-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262342A
主分类号：G06V20/60
分类号：G06V20/60;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于AI粒径识别的上坝料精准加水方法，涉及大坝填料加水施工技术领域，包括步骤如下：S1、使用高分辨率的摄像头捕捉土石料的图像数据，采用深度学习模型进行图像处理，通过卷积神经网络CNN对土石料的粒径进行识别，计算并统计土石料内粗细料占比、颗粒形状、表面粗糙度和摩擦系数，获得影响加水量的土石料参数；本发明通过采用通过图像预处理和CNN网络的结合，实现了网络对粒径特征的提取功能，提高土石料粒径识别任务的精确度；通过设计料水关联的理论模型，实现了准确地预测不同含水量条件下土石料的密度情况，为施工现场提供了实时的料水关联信息，有助于施工过程的调整和优化。
主权项：1.一种基于AI粒径识别的上坝料精准加水方法，其特征在于，包括步骤如下：S1、使用高分辨率的摄像头捕捉土石料的图像数据，采用深度学习模型进行图像处理，通过卷积神经网络CNN对土石料的粒径进行识别，计算并统计土石料内粗细料占比、颗粒形状、表面粗糙度和摩擦系数，获得影响加水量的土石料参数；S2、根据土石料参数，选取定量的上坝料进行逐步加水后碾压施工，建立料水关联动态模型，获取碾压施工中上坝料最佳的含水量占比；S3、根据料水关联动态模型，对土石料注水的同时采用微波传感器实时监测土石料的含水率数据，再建立长短期记忆网络模型处理和分析含水率数据，以实现对土石料含水率的精确预测；S4、构建压实度模型，利用多层感知器结合颗粒形状、表面粗糙度、摩擦系数和含水量特征预测出土石料的压实度，获得土石料的最佳含水率数据和压实度数据；S5、根据实时监测到的含水率数据和预测的压实度数据，利用反馈控制算法自动调整水量的加入，对装水车上注水的电磁阀设置传感控制器，以控制电磁阀开关而施加精确指定水量；S6、针对间隔时间段内改变上坝料成分的异常情况时，通过图像数据采集的土石料参数变动结果触发警报，重新建立新的料水关联动态模型逐步重复上述步骤，以提高不同成分上坝料加水的适应范围。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉英思工程科技股份有限公司;中国葛洲坝集团第二工程有限公司 一种基于AI粒径识别的上坝料精准加水方法
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