本申请提出了一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法，涉及隧道钻爆开挖施工技术领域，其中，该方法包括：获取隧道掌子面的红外影像，并获取隧道设计开挖轮廓线；根据隧道掌子面的红外影像和隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像；基于视觉识别算法模型对实际开挖轮廓线范围内的红外影像进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息；获取隧道掌子面围岩的种类信息和分级信息，根据围岩的种类信息和分级信息，以及围岩特征信息，生成隧道掌子面的围岩地质素描。本申请采用红外热成像仪获取掌子面红外影像，不受隧道施工现场恶劣的空气条件和光照条件影响，能够快速准确的进行地质素描。质素描。质素描。
【技术实现步骤摘要】
隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法和装置
[0001]本申请涉及隧道钻爆开挖施工
，尤其涉及一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法和装置。
技术介绍
[0002]隧道钻爆法施工中，常常需要对掌子面进行地质素描，以此作为隧道钻爆施工工艺以及施工安全防护措施调整的依据。最初的地质素描都是由地质工程师通过实地勘察并以手绘的形式对掌子面进行地质素描并留存。由于隧道施工现场环境恶劣、光照条件差，且越靠近掌子面，安全风险越高，因此人工地质素描对掌子面围岩信息描述的准确性不足，且效率低下，形成的地质素描也不能立即用于其他信息化系统的应用。目前，有一些信息化系统已经开始采用高清摄像系统对掌子面进行影像拍摄，并根据拍摄影像进行地质素描分析，但其效果仍受制于隧道内低光照条件和高粉尘环境。因此需要一种不受隧道现场恶劣环境影响的掌子面影像留存方法与智能地质素描结合。
技术实现思路
[0003]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0004]为此，本申请的第一个目的在于提出一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法，解决了现有方法受隧道现场恶劣环境影响对掌子面围岩信息的描述准确性不足效率低下，且形成的地质素描也不能立即用于其他信息化系统的应用的技术问题，通过采用红外热成像仪获取掌子面红外影像，不受隧道施工现场恶劣的空气条件和光照条件影响，能够快速准确的进行地质素描。
[0005]本申请的第二个目的在于提出一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描装置。
[0006]本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。
[0007]本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
[0008]为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法，包括：获取隧道掌子面的红外影像，并获取隧道设计开挖轮廓线；根据隧道掌子面的红外影像和隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像；基于视觉识别算法模型对实际开挖轮廓线范围内的红外影像进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息；获取隧道掌子面围岩的种类信息和分级信息，根据围岩的种类信息和分级信息，以及围岩特征信息，生成隧道掌子面的围岩地质素描。
[0009]可选地，在本申请的一个实施例中，根据隧道掌子面的红外影像和隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像，包括：
[0010]利用边界提取技术对隧道掌子面的红外影像进行边界提取，得到隧道掌子面的实际开挖轮廓线的红外影像；
[0011]将实际开挖轮廓线的红外影像和隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像。
[0012]可选地，在本申请的一个实施例中，在基于视觉识别算法模型对实际开挖轮廓线范围内的红外影像进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息之前，包括：
[0013]获取其他隧道掌子面的红外影像；
[0014]根据其他隧道掌子面的红外影像，通过视觉识别算法模型学习红外影像中掌子面不同类别围岩的特征信息所呈现的色差特性。
[0015]可选地，在本申请的一个实施例中，基于视觉识别算法模型对实际开挖轮廓线范围内的红外影像进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息，包括：
[0016]通过视觉识别算法模型对实际开挖轮廓线范围内的红外影像中的色差特性进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息。
[0017]可选地，在本申请的一个实施例中，隧道掌子面的围岩特征信息至少包括围岩裂隙在隧道设计轮廓中的相对位置、裂隙宽度、裂隙走向，水文发育位置、水文发育程度，围岩分层位置、岩层节理走向中的一种。
[0018]可选地，在本申请的一个实施例中，根据围岩的种类信息和分级信息，以及围岩特征信息，生成隧道掌子面的围岩地质素描，包括：
[0019]根据围岩的种类信息和分级信息，以及围岩裂隙在隧道设计轮廓中的相对位置、裂隙宽度、裂隙走向，水文发育位置、水文发育程度，围岩分层位置、岩层节理走向，生成围岩特性；
[0020]根据围岩特性自动绘制渲染并进行文字标注说明，生成隧道掌子面的围岩地质素描。
[0021]为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描装置，包括：
[0022]获取模块，用于获取隧道掌子面的红外影像，并获取隧道设计开挖轮廓线；
[0023]处理模块，用于根据隧道掌子面的红外影像和隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像；
[0024]识别模块，用于基于视觉识别算法模型对实际开挖轮廓线范围内的红外影像进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息；
[0025]生成模块，用于获取隧道掌子面围岩的种类信息和分级信息，根据围岩的种类信息和分级信息，以及围岩特征信息，生成隧道掌子面的围岩地质素描。
[0026]可选地，在本申请的一个实施例中，处理模块，具体包括：
[0027]利用边界提取技术对隧道掌子面的红外影像进行边界提取，得到隧道掌子面的实际开挖轮廓线的红外影像；
[0028]将实际开挖轮廓线的红外影像和隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像。
[0029]为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现上述施例所述的隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法。
[0030]为了实现上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器被执行时，能够执行一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法。
[0031]本申请实施例的隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法、装置、计算机设备和非临时性计算机可读存储介质，解决了现有方法受隧道现场恶劣环境影响对掌子面围岩信息的描述准确性不足效率低下，且形成的地质素描也不能立即用于其他信息化系统的应用的技术问题，通过采用红外热成像仪获取掌子面红外影像，不受隧道施工现场恶劣的空气条件和光照条件影响，能够快速准确的进行地质素描。
[0032]本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0033]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0034]图1为本申请实施例一所提供的一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法的流程示意图；
[0035]图2为本申请实施例的隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法的另一个流程示意图；
[0036]图3为本申请实施例的隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法的又一个流程示意图；
[0037]图4为本申请实施例二所提供的一种隧道钻爆法施工掌子面智本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种隧道钻爆法施工掌子面智能地质素描方法，其特征在于，包括以下步骤：获取隧道掌子面的红外影像，并获取隧道设计开挖轮廓线；根据所述隧道掌子面的红外影像和所述隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像；基于视觉识别算法模型对所述实际开挖轮廓线范围内的红外影像进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息；获取隧道掌子面围岩的种类信息和分级信息，根据所述围岩的种类信息和分级信息，以及所述围岩特征信息，生成隧道掌子面的围岩地质素描。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述隧道掌子面的红外影像和所述隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像，包括：利用边界提取技术对隧道掌子面的红外影像进行边界提取，得到所述隧道掌子面的实际开挖轮廓线的红外影像；将所述实际开挖轮廓线的红外影像和所述隧道设计开挖轮廓线进行拟合，生成拟合后的隧道掌子面的实际开挖轮廓线范围内的红外影像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于视觉识别算法模型对所述实际开挖轮廓线范围内的红外影像进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息之前，包括：获取其他隧道掌子面的红外影像；根据所述其他隧道掌子面的红外影像，通过视觉识别算法模型学习红外影像中掌子面不同类别围岩的特征信息所呈现的色差特性。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于视觉识别算法模型对所述实际开挖轮廓线范围内的红外影像进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息，包括：通过视觉识别算法模型对实际开挖轮廓线范围内的红外影像中的色差特性进行识别，生成隧道掌子面的围岩特征信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述隧道掌子面的围岩特征信息至少包括围岩裂隙在隧道设计轮廓中的相对位置、裂隙宽度、裂隙走向，水文发育位置、水文发育程度，围岩分层位置、岩层节理走...
【专利技术属性】
技术研发人员：李开富，章龙管，牟松，李云，武焱林，谭小波，黄斌，张中华，王瑞，杨若普，熊建春，毛建，
申请(专利权)人：中铁工程服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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