申请/专利权人：招商局重庆公路工程检测中心有限公司;西南交通大学

申请日：2020-11-03

公开（公告）日：2021-02-09

公开（公告）号：CN112348014A

主分类号：G06K9/32(20060101)

分类号：G06K9/32(20060101);G06N3/08(20060101);G06T5/00(20060101);G06T5/20(20060101);G06T7/00(20170101);G06T7/13(20170101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.03.02#实质审查的生效;2021.02.09#公开

摘要：本发明涉及一种基于机器视觉的隧道掌子面围岩级别快速识别方法及系统，属于图像识别技术领域。该方法包括以下步骤：S1、给予专用平板电脑执行处理的指令；S2、使用专用平板电脑通过接口发送指令使补光设备补光，并通过摄像头采集图像；S3、对采集到的图像进行预处理小波包；S4、图像锐化；S5、边缘检测；S6、采用深度学习对图像进行学习，提取识别特征，并描述掌子面围岩的地层和节理；S7、根据识别的结果，判断围岩岩石种类和破碎程度，进而输出掌子面围岩级别，并输出判断依据的相关文档。本发明解决了公路隧道掌子面围岩级别高效、智能识别的关键技术问题，能提升隧道施工界面的安全性与高效性。

主权项：1.一种基于机器视觉的隧道掌子面围岩级别快速识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、给予电脑执行提取图像中感兴趣区域的指令；S2、使用电脑通过采集、处理图像的软件上的控制按钮对设备进行补光，并通过摄像头采集图像；S3、对采集到的图像进行预处理；S4、图像锐化、边缘检测；S5、采用深度学习对图像进行学习，提取识别特征，并描述掌子面围岩的地层和节理；S6、根据识别的结果，判断围岩岩石种类和破碎程度，进而输出掌子面围岩级别，并输出判断依据的相关文档。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 招商局重庆公路工程检测中心有限公司;西南交通大学 基于机器视觉的隧道掌子面围岩级别快速识别方法

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