通过深度学习增强地质技术损害检测:一个卷积神经网络方法.
Thabatta Moreira Alves de Araujo1,2, Carlos André de Mattos Teixeira1, Carlos Renato Lisboa Francês1
1High Performance Network Planning Laboratory, Federal University of Pará, Belém, Pará, Brazil.
PeerJ. Computer science
|September 24, 2024
概括
这项研究引入了使用卷积神经网络 (CNN) 的计算机视觉系统,以检测无人机捕获的图像中的斜率故障. 人工智能模型准确地识别了表面缺陷,增强了对自然灾害的预警系统.
科学领域:
- 地质技术工程 地质技术工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 像山体滑坡这样的地力学事件构成重大风险,造成环境和人类损失.
- 传统地质技术结构的视觉检查通常是不安全和不切实际的,因为现场条件.
- 计算方法为结构完整性的快速和安全评估提供了一个可行的替代方案.
研究的目的:
- 开发和验证计算机视觉模型,用于检测地质技术结构中的表面缺陷.
- 通过利用无人机和移动设备,减少对手工现场检查的依赖.
- 解决地质工程领域专用算法的需求,考虑到有限的数据集和图像冗余性.
主要方法:
- 使用无人机和移动设备从斜坡获取表面故障指示器图像.
- 开发一个定制的,低复杂度的卷积神经网络 (CNN) 用于二进制图像分类.
- 培训和测试CNN模型,以区分地质技术表面的"损坏"和"完好"状态.
主要成果:
- 拟议的CNN模型在检测表面缺陷方面实现了94.26%的高平均精度.
- 该模型表现出极好的性能,ROC曲线的AUC得分为0.99.
- 混矩阵分析证实了该模型在分类受损与完整的地质技术表面方面的强大能力.
结论:
- 开发的AI模型有效地识别了地质技术表面上的故障指标,从而可以早期检测到潜在的灾难.
- 这种方法提高了监控关键基础设施的安全性和效率,防止了灾难性的故障.
- 早期检测有助于及时维护和警报,这对土壤完整性和周围结构至关重要.


