一个端到端的粒子渐变检测方法,用于地球岩石填埋水从图像使用一个增强的YOLOv8-Seg模型
Yu Tang1, Shixiang Zhao1, Hui Qin1
1School of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China.
这项研究引入了一种快速,非破坏性的方法,用于使用移动照片和人工智能分析岩石填充颗粒大小分布. 该方法自动化了现场选,降低了成本,提高了大建设的准确性.
科学领域:
- 地质技术工程 地质技术工程
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 颗粒分级对于土岩填埋水的机械性能至关重要.
- 目前的现场查方法是缓慢的,劳动密集的和侵入性的.
研究的目的:
- 开发一种快速,非破坏性的岩石填埋颗粒分级分析方法.
- 使用移动摄影和图像细分来自动化现场选.
主要方法:
- 利用基于移动的摄影和一个端到端的图像细分方法.
- 采用了一种增强的YOLOv8-seg模型,具有双重注意力机制,在实验室图像上进行预训练,并在现场图像上使用转移学习进行再训练.
- 集成了一个最小面积矩形算法用于分级计算.
主要成果:
- 实现了高细分精度,mAP50得分为97.8% (基础) 和96.1% (现场).
- 成功地分割了各种大小的密集堆叠,粘附和重叠的粒子.
- 分级结果与手动查结果非常接近.
结论:
- 拟议的方法为土岩填埋水的建筑工作流程自动化提供了显著的进步.
- 这种方法降低了劳动力成本,最大限度地减少了结构性破坏,并确保了可靠的测量质量.
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