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公开(公告)号：CN117011759A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310775388.1
申请日：2023-06-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06T17/05 , G01N21/84 , G01N25/00
Abstract: 本发明涉及钻爆法隧道掌子面围岩多元地质信息解析方法及系统，包括：通过无人机按照特定空间位置顺序拍摄隧道掌子面高清照片和红外热成像视频；根据获得的隧道掌子面高清照片为基础，重建掌子面高密度点云，根据掌子面围岩岩性判识模型和掌子面围岩风化程度判识模型判别掌子面高清照片中围岩的岩性和风化程度；解析高密度点云获得掌子面围岩的结构面参数，根据掌子面围岩出水状态检测模型检测掌子面红外热成像视频中围岩的出水状态；基于多元地质信息的解析结果对掌子面围岩稳定性进行综合分析。本发明能智能解析掌子面岩性、掌子面结构面参数、掌子面出水状态。克服了传统勘察中人员主观因素影响、安全性低、采样不足、效率低下的缺点。
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公开(公告)号：CN117152344B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202310775367.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于照片重建点云的隧道围岩结构面解析方法及系统，包括如下步骤：基于SFM‑BA‑MVS技术重建隧道高密度点云；运用PointNet++点云深度神经网络对隧道高密度点云分割出隧道掌子面高密度点云；利用基于点云曲率和法向量的自动阈值滤波和自动平滑滤波技术对掌子面高密度点云进行降噪；运用八叉树算法分割掌子面高密度点云，从而得到数据空间分布特征，再利用RANSAC算法拟合；运用基于轮廓系数评价的Kmeans++算法对方程组聚类分析得到不同的结构面集，再运用HDBSCAN算法分割；根据掌子面围岩结构面单位法向量计算掌子面围岩结构面的产状和间距。本发明能消除传统钻爆法隧道中测量掌子面围岩结构面的人员主观因素的影响，提升了采样密度的同时提高了测量效率和安全性。
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公开(公告)号：CN117112999B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310911008.2
申请日：2023-07-24
Applicant: 西南交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06F18/10 , E21B49/00 , G06F18/2431
Abstract: 本发明属于隧道工程领域，具体公开了一种基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法及装置，包括如下步骤：结合贝叶斯置信区间检验去除钻进参数离散值；通过动态线性表达方法确定钻进参数分段深度区间，得到分段时间点和分段深度点；利用滤波方法处理去除离散值后的数据集，降低数据波动程度；基于滤波后数据，计算各分段深度区间范围内的钻进参数均值作为钻进参数围岩分级特征值。本发明方法通过对钻进参数清洗，形成的标准化数据特征，可降低因工作模式、机器振动等非地质因素带来的钻进参数数据波动性、随机性特征对围岩分级任务精度的影响。
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公开(公告)号：CN117079014A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310911010.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06T7/00 , G06N3/0464 , E21B49/00
Abstract: 本发明公开了一种基于钻进参数图像的隧道掌子面围岩智能分级方法及系统，具体包括步骤：建立钻进参数数据库，利用箱型图法进行数据清洗；基于清洗后数据，通过建立网格，在网格上执行数据插值和归一化，生成规范化的数据网格；基于数据网格，将钻进参数转换为像素值，生成隧道掌子面钻进参数云图；建立卷积神经网络模型，识别隧道掌子面钻进参数云图得到围岩级别。本发明隧道围岩分级方法基于钻进参数生成隧道掌子面钻进参数云图，通过图像识别实现了围岩智能分级，充分考虑了隧道掌子面地质非均一性，在围岩分级中具有较好的精度和泛化性能。
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公开(公告)号：CN115690689B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202211411948.7
申请日：2022-11-11
Applicant: 西南交通大学 , 成都金隧自动化工程有限责任公司
IPC: G06V20/52 , G06T7/11 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于隧道工程领域，具体涉及钻爆法隧道爆破后掌子面超欠挖的图像识别方法及装置。具体技术方案为：根据建立的爆破后掌子面图像数据库，基于图像识别中的语义分割算法原理，识别掌子面图像的掌子面超欠挖区域、背景区域；根据建立的掌子面靶标图像数据库，基于图像识别中的语义分割算法原理，识别掌子面靶标图像的靶标区域、背景区域；通过靶标的像素长度和在隧道坐标系下的位置，得到隧道坐标系下掌子面超欠挖区域的坐标，最后与隧道爆破设计轮廓线进行对比分析，得到隧道爆破后掌子面的超欠挖量。该方法减小了隧道超欠挖计算结果误差，降低了对施工时间和施工成本的影响，克服了传统方法隧道超欠挖计算准确度较低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116883893A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310779440.0
申请日：2023-06-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/05 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/26 , G06V10/764 , G01J5/48 , G01J5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热成像的隧道掌子面地下水智能判识方法及系统，包括如下步骤：采集隧道掌子面红外热成像视频；运用抽帧和前处理工作流获取隧道掌子面红外图像数据集；快速标注和数据增强后构建掌子面红外图像样本集；采用迁移学习方法将在三个大型图像数据集训练过的基于YOLOv5目标检测框架的三个预训练模型部分解冻，得到三个判识基模型；对三个基模型进行集成，得到最终判识模型；运用该模型对红外图像按时序进行出水状态判识并输出判识结果。本发明能通过智能判识方法能克服隧道内光线较暗的情况，排除地下水判识中人员主观因素的影响，提高判识效率，降低人员工作量，克服采样不足的缺点，提高判识安全性。
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公开(公告)号：CN117556291B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202311250842.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F30/13
Abstract: 本发明涉及围岩级别判识技术领域，具体涉及一种基于随钻参数与波速信息融合的围岩级别判识方法及系统，包括：通过凿岩台车收集掌子面施工过程的随钻参数，根据掌子面地质素描收集随钻参数对应里程的围岩级别，通过超前地质预报信息读取对应里程的纵波速度及横波速度，融合随钻参数与纵波速度及横波速度作为机器学习分类算法模型的输入，训练基于随钻参数与纵波波速及横波速度融合的掌子面围岩级别判识分类模型。本发明结合了隧道施工过程中的两大主要数据，分别是勘察阶段的超前地质预报地震波反射法信息及隧道开挖过程中凿岩台车的随钻参数信息，将数据进行结合，可以更加充分的反映围岩等级信息，可以直接应用在施工阶段，减少了各种安全隐患。
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公开(公告)号：CN117077027B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202310911009.7
申请日：2023-07-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F30/13 , G06F30/27 , G16C60/00 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于智能分级模型分级概率的围岩亚级分级方法及装置，方法具体包括如下步骤：构建围岩级别智能分级模型，模型输入为地质信息、输出为分级概率和围岩级别；基于模型输出分级概率判定相邻次优围岩级别，确定输出围岩级别和相邻次优围岩级别组合工况；基于模型输出分级概率，计算对应组合工况下围岩BQ值；基于围岩BQ值，根据现行规范判定围岩亚级，完成隧道围岩亚级分级。本发明的隧道围岩亚级分级方法基于智能分级模型分级概率，实现了隧道围岩亚级智能分级，通过充分利用分级概率、BQ值、围岩亚级之间的良好对应关系，在保证原模型分级精度的基础上，提供了围岩亚级分级结果，从而更好地服务于现场设计、施工方案的制定。
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公开(公告)号：CN115690688A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211411906.3
申请日：2022-11-11
Applicant: 西南交通大学 , 成都金隧自动化工程有限责任公司
IPC: G06V20/52 , G06T7/11 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于隧道工程领域，具体涉及钻爆法隧道掌子面炮孔图像的炮孔目标检测方法及装置。具体技术方案为：根据钻孔后掌子面图像数据库，构建隧道钻孔后掌子面区域识别模型和隧道掌子面炮孔目标检测模型；先利用隧道钻孔后掌子面区域识别模型识别掌子面区域，再将所识别结果应用在隧道掌子面炮孔目标检测模型上，从而智能识别在掌子面区域内的炮孔。该方法减少了隧道掌子面区域以外的物体对炮孔识别的影响，提高了掌子面炮孔识别结果的准确率，同时与采用人工对掌子面炮孔进行计数的方法相比，该方法大大降低了工人工作量。
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公开(公告)号：CN118334505A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410070528.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种隧道掌子面岩性的智能判识方法、装置、设备及介质，包括如下步骤：对隧道施工现场爆破完成后的掌子面进行拍摄取样；根据拍摄的掌子面照片，从掌子面素描、纵断面图及工程地质说明相关地质资料中标注对应里程的掌子面岩性；对标注的掌子面照片进行图像增强；构建CCT岩性智能判识分类模型，基于增强后的照片进行模型训练，训练完成后得到最终的掌子面岩性智能判识模型，并利用该模型完成掌子面岩性的智能判识。本发明通过构建CNN与VIT串联的CCT模型，其中CNN对图像的局部特征捕捉较好，VIT对图像的全局特征捕捉较好，将二者进行串联能充分的结合掌子面的全、局部特征，不易造成特征丢失。
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