申请/专利权人：北京交通大学

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117710823A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明公开一种基于神经网络的岩石隧道工作面裂隙迹线识别方法及系统，涉及岩石隧道工作面裂隙检测领域，方法包括：采集待检测的岩石隧道工作面的裂隙图像；将所述岩石隧道工作面裂隙图像输入节理裂隙迹线提取模型，得到对应的裂隙迹线图；采用迹线特征提取算法，对待检测的岩石隧道工作面的裂隙迹线图进行处理，得到位于迹线上的多个关键节点；根据所述关键节点，确定岩石隧道工作面的裂隙迹线的各项评价指标。本发明通过采用经过数据集预训练的节理裂隙迹线提取模型提取岩石隧道工作面裂隙迹线图，解决了传统的图像处理方式不方便、效率低的问题；并采用关键节点坐标确定岩石隧道工作面的裂隙的各项评价指标，大大降低了计算过程的复杂度。

主权项：1.基于神经网络的岩石隧道工作面裂隙迹线识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集待检测的岩石隧道工作面的裂隙图像；将所述待检测的岩石隧道工作面的裂隙图像输入节理裂隙迹线提取模型，得到对应的裂隙迹线图；其中，所述节理裂隙迹线提取模型是采用深度学习算法确定的；采用迹线特征提取算法，对待检测的岩石隧道工作面的裂隙迹线图进行处理，得到位于迹线上的多个关键节点；其中，任一关键节点与所述任一关键节点相邻的关键节点之间存在一个像素点到设定线段的垂直距离大于设定阈值；所述设定线段为以所述任一关键节点作为一端点，以与所述任一关键节点相邻的关键节点作为另一端点的线段；根据所述关键节点，确定岩石隧道工作面的裂隙迹线的各项评价指标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京交通大学 基于神经网络的岩石隧道工作面裂隙迹线识别方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD