【摘 要】
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为促进TBM在掘岩体的智能化识别及安全高效施工,依托朱溪水库引水隧洞等TBM施工工程,现场采集岩渣图像,首先,总结分析岩渣特征与岩体完整程度的对应关系;然后,根据TBM岩渣图像特点,提出基于改进标记分水岭的岩渣图像分割算法,对岩渣图像进行特征提取与分类识别;最后,对现场采集的不同岩体完整程度下的160张岩渣图像进行工程应用,验证方法的准确性。结果表明:A、B、C类岩体对应的岩渣图像分类结果准确率分
【机 构】
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石家庄铁道大学,中铁十九局集团第一工程有限公司
【基金项目】
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新疆EH工程科技计划(EQ075/FY056),国家973计划(2014CB046906),国家铁路集团科技计划(2016G004-A,P2018G007)。
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为促进TBM在掘岩体的智能化识别及安全高效施工,依托朱溪水库引水隧洞等TBM施工工程,现场采集岩渣图像,首先,总结分析岩渣特征与岩体完整程度的对应关系;然后,根据TBM岩渣图像特点,提出基于改进标记分水岭的岩渣图像分割算法,对岩渣图像进行特征提取与分类识别;最后,对现场采集的不同岩体完整程度下的160张岩渣图像进行工程应用,验证方法的准确性。结果表明:A、B、C类岩体对应的岩渣图像分类结果准确率分别为96.3%、94%、86.7%。该方法可以有效实现TBM掘进岩渣的自动分析与识别,可为不良地质TBM
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