【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于隧道内施工，具体涉及一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着交通基础建设越来越多，线路并行施工的情况屡见不鲜。而在施工中，隧道施工工作面少，单线隧道洞内空间局限性大，尤其是在面临与即将进行联调联试的铁路线路并行施工时，施工工期压力更大。如不能合理组织好施工工序的实施与衔接，在拟开通线路进入联调联试后，在建隧道将直接面临既有线施工，势必会显著的降低现场施工功效，给项目带来的巨大的工期影响，同时也会大大增加后期的施工成本。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法及系统，本专利技术能够提高隧道内施工工序识别效率和精度，有利于隧道内施工工序的控制。
2、根据一些实施例，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，包括以下步骤：
4、获取隧道内施
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，采用均匀稀疏采样策略对获取的视频进行动态采样的具体过程包括：设当前视频剪辑有的N张特征图，则当前采样值S表示为：
3.如权利要求1所述的一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，所述多尺度时空特征提取网络包括多尺度卷积模块、基础骨架网络和多特征信息聚合模块，所述多尺度卷积模块用于获取图像的全局特征，基础骨架网络用于生成高低层时空特征，多特征信息聚合模块用于利用语义特征嵌入融合方式将高层时空特...
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，采用均匀稀疏采样策略对获取的视频进行动态采样的具体过程包括：设当前视频剪辑有的n张特征图，则当前采样值s表示为：
3.如权利要求1所述的一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，所述多尺度时空特征提取网络包括多尺度卷积模块、基础骨架网络和多特征信息聚合模块，所述多尺度卷积模块用于获取图像的全局特征，基础骨架网络用于生成高低层时空特征，多特征信息聚合模块用于利用语义特征嵌入融合方式将高层时空特征的语义信息引入低层时空特征，增强低层时空特征的语义表达，使上下文时空信息和尺度信息相互补充。
4.如权利要求3所述的一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，所述多尺度卷积模块包括依次连接的3个不同大小的3d卷积核。
5.如权利要求3所述的一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，所述基础骨架网络包括8个3d卷积层和池化层和全连接层，其中8个3d卷积层依次连接，每个3d卷积层或者每两个卷积层后连接有一个池化层，最后连接两个全连接层，第一个3d卷积层为多尺度卷积模块，各个池化层均采用最大池化操作。
6.如权利要求3所述的一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜新波，范佳滢，刘洪亮，范宏运，蔡辉，屠文锋，陈雨雪，王世成，陈泽雨，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。