周围岩石的分类基于图像处理分析和转移学习

科学领域:

• 地质技术工程 地质技术工程
• 图像分析 图像分析
• 碎形几何学 碎形几何学

背景情况:

• 目前的周围岩石分类严重依赖于主观技术人员的判断,导致不一致的结果.
• 周围岩石分类的标准化方法不足,影响道安全和施工.
• 现有的方法缺乏客观性,并与地质特征的复杂空间分布作斗争.

研究的目的:

• 用图像分析和转移学习开发客观和准确的方法来对周围岩石进行分类.
• 引入碎形理论来量化周围岩层的复杂性.
• 根据图像分析和反弹仪数据,为周围岩石提出强度校正方法.

主要方法:

• 图像处理和分析周围岩石在一个水分转移项目道.
• 碎形理论的应用,以分析地质特征的空间分布 (弱层,关节).
• 开发和应用转移学习模型,用于快速对周围岩石图像进行分类.
• 整合量化图像参数和反弹仪数据进行强度校正.

主要成果:

• 碎形维度分析有效地揭示了周围岩石表面的复杂性和不规则性.
• 基于碎形理论的新型分类方法被提出并得到了验证.
• 基于图像的强度校正显著减少了岩石质量分布不均的错误.
• 一个转移学习模型实现了道周围岩石图像的快速准确分类.

结论:

• 拟议的方法结合了碎形理论和转移学习,为周围岩石分类提供了客观和标准化的方法.
• 图像分析与传统方法相结合,提高了周围岩石强度评估的准确性.
• 这项研究为通过标准化周围岩石分类来提高道工程的安全性和效率提供了至关重要的支持.