【摘 要】
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从掌子面图像中快速准确获取建设阶段隧道工作面的表观岩体结构特征对于掌握待开挖围岩的稳定性及跟进阶段的施工决策意义重大。文章结合自研数字照相设备获取云南蒙屏高速公路13条隧道在不同工况、温湿度、照度、粉尘浓度环境下的150余个掌子面42100张图像样本,选取现场数据集出现的块体、层状、碎裂、散体、镶嵌等5种主要结构类型,以训练及测试损失率、准确率、召回率等为主要评价指标,建立基于TensorFlow-GPU的岩石隧道掌子面结构的卷积神经网络Inception-ResNet-v2模型,对模型进行训练并实现岩体
【机 构】
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西南交通建设集团股份有限公司,同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室
【基金项目】
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云交科教[2018]25号项目,科技部创新人才推进计划重点领域创新团队(2016RA4059)。
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从掌子面图像中快速准确获取建设阶段隧道工作面的表观岩体结构特征对于掌握待开挖围岩的稳定性及跟进阶段的施工决策意义重大。文章结合自研数字照相设备获取云南蒙屏高速公路13条隧道在不同工况、温湿度、照度、粉尘浓度环境下的150余个掌子面42100张图像样本,选取现场数据集出现的块体、层状、碎裂、散体、镶嵌等5种主要结构类型,以训练及测试损失率、准确率、召回率等为主要评价指标,建立基于TensorFlow-GPU的岩石隧道掌子面结构的卷积神经网络Inception-ResNet-v2模型,对模型进行训练并实现岩体
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