公开(公告)号：CN118262342B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410687764.6

申请日：2024-05-30

Applicant: 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

Inventor： 丁志军 ,  黄宏美 ,  李恒 ,  王坚 ,  戴洪义 ,  曾志刚 ,  夏芳华

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045

Abstract: 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，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。

公开(公告)号：CN118262342A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410687764.6

申请日：2024-05-30

Applicant: 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

Inventor： 丁志军 ,  黄宏美 ,  李恒 ,  王坚 ,  戴洪义 ,  曾志刚 ,  夏芳华

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045

Abstract: 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。