一种盾构岩碴粒径分布快速识别方法技术

本发明专利技术公开了一种盾构岩碴粒径分布快速识别方法，包括：获取盾构岩碴的图像数据，对所述图像数据进行处理，对处理后的图像进行特征提取，得到特征向量；通过深度学习模型对特征向量及所述图像数据进行识别，对所述识别结果进行统计及平滑处理，得到盾构岩碴粒径分布结果。能够实现盾构岩碴粒径分布的准确和快速识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于岩碴识别，尤其涉及一种盾构岩碴粒径分布快速识别方法。

技术介绍

1、在盾构机挖掘现场，实时采集岩碴图像时，由于作业环境复杂，岩碴的分布和形态存在显著差异，导致图像采集过程中常出现光照不均、背景干扰等问题。这些问题直接影响图像质量，使得后续的图像预处理和特征提取难以准确进行。图像预处理阶段，尽管采用了去噪和增强对比度等技术，但由于岩碴与背景的相似性较高，图像分割的精度往往难以保证，部分岩碴可能被误分割为背景，或背景中的干扰物被误识别为岩碴。这进一步影响了特征提取的准确性，尤其是在岩碴形状、大小和颜色的识别上，误差较大。在特征提取完成后，尽管采用了卷积神经网络等先进的机器学习算法进行模型训练，但由于训练样本中岩碴粒径分布的多样性和复杂性，模型的泛化能力受到限制，难以准确识别不同粒径的岩碴。特别是在岩碴粒径分布较为连续的情况下，模型可能无法精确区分相邻粒径范围的岩碴，导致粒径分类和识别的结果出现偏差。此外，模型在输出岩碴粒径分布信息时，由于前述环节的误差累积，最终的粒径分布信息可能无法真实反映现场岩碴的实际分布情况，影响工程决策的准确性，且效率不高本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种盾构岩碴粒径分布快速识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

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【技术特征摘要】

1.一种盾构岩碴粒径分布快速识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：罗淦民，李志新，宋洋，江辉，卢伟，董建锋，乔阳，马继超，惠文杰，
申请(专利权)人：中铁四局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：