[發明專利]基于機器視覺的隧道掌子面圍巖級別快速識別方法在審
| 申請號： | 202011210582.8 | 申請日： | 2020-11-03 |
| 公開（公告）號： | CN112348014A | 公開（公告）日： | 2021-02-09 |
| 發明（設計）人： | 龐榮;繆慶旭;袁源;張朋;許培振;秦峰;黃賢錦;劉瑞全;代東林;韓坤林;蔣明星 | 申請（專利權）人： | 招商局重慶公路工程檢測中心有限公司;西南交通大學 |
| 主分類號： | G06K9/32 | 分類號： | G06K9/32;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/20;G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275 | 代理人： | 楊柳岸 |
| 地址： | 400060 重慶*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 機器 視覺 隧道 掌子面 圍巖 級別 快速 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于機器視覺的隧道掌子面圍巖級別快速識別方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
S1、給予電腦執行提取圖像中感興趣區域的指令；
S2、使用電腦通過采集、處理圖像的軟件上的控制按鈕對設備進行補光，并通過攝像頭采集圖像；
S3、對采集到的圖像進行預處理；
S4、圖像銳化、邊緣檢測；
S5、采用深度學習對圖像進行學習，提取識別特征，并描述掌子面圍巖的地層和節理；
S6、根據識別的結果，判斷圍巖巖石種類和破碎程度，進而輸出掌子面圍巖級別，并輸出判斷依據的相關文檔。
2.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的隧道掌子面圍巖級別快速識別方法，其特征在于：所述步驟S3具體為對采集到的圖像采用小波包濾波方法以及對圖像感興趣區域進行局部自適應二值化。
3.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的隧道掌子面圍巖級別快速識別方法，其特征在于：所述步驟S4具體為采用拉普拉斯算子對圖像進行銳化，增強邊緣信息，采用Canny算子對銳化后的圖像進行邊緣檢測。
4.根據權利要求1所述的一種基于機器視覺的隧道掌子面圍巖級別快速識別方法，其特征在于：所述步驟S5的深度學習用的是基于受限玻爾茲曼機RBM的深度置信網絡DBN-DNN。
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