基于ResNet模型的隧道围岩云分级系统开发

发布时间：2020-11-17 00:03

　　 本文以深度学习ResNet模型为基础,以云计算为重要手段,运用机器视觉技术,在matlab软件上通过C++语言自编了公路隧道围岩云分级系统。系统利用深度学习ResNet模型分析识别收集的掌子面图片,通过深度学习模拟训练、掌子面图片分类、岩石与土体分离技术、掌子面裂隙参数识别等一系列操作和识别技术,得到围岩分级的分级指标,再通过层次分析法建立适用于本系统的围岩分级方法,并将其运用于工程实际中验证本系统的准确率。通过运用以上技术研究和开发公路隧道围岩云分级系统,得到了以下成果:(1)通过深度学习技术、机器视觉技术和云计算技术将公路隧道围岩分级上升到人工智能技术上,仅需输入掌子面图片和少量参数就可得到分级结果,降低了人为因素对围岩分级的影响。(2)系统通过机器视觉技术识别掌子面裂隙参数,来评价掌子面状态,并建立裂隙比与掌子面状态的对应关系,无需用多余仪器获取其参数,再结合坚硬程度、地下水发育和地应力参数运用层次分析法建立围岩分级的方法,逐步实现在系统中的围岩分级。(3)系统对掌子面图片的获取方法、流程都进行了一定的规定,并且给出了掌子面图片中的裂隙长度与实际中长度的计算方法,能够准确的判定裂隙的参数。(4)笔者通过利用C++语言在matlab软件上成功开发出隧道围岩云分级系统,并将其运用于永吉高速和长张高速延线隧道中,对其结果和传统方法进行对比验证,证明了该系统可以用运用于工程实际中。
【学位单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U452.12
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 论文选题背景与意义
        1.1.1 论文选题背景
        1.1.2 论文选题意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究目标
    1.4 研究内容
    1.5 拟解决的关键技术问题
    1.6 研究方案
第二章 深度学习模型的优化与分析
    2.1 深度学习技术的基本理论
    2.2 深度学习模型对比
        2.2.1 LeNet模型
        2.2.2 AlexNet模型
        2.2.3 ResNet模型
    2.3 ResNet模型与AlexNet模型结果比较
        2.3.1 ResNet模型训练
        2.3.2 ResNet模型训练结果分析
    2.4 岩石种类
    2.5 岩石与土体分离
    2.6 本章小结
第三章 节理裂隙特征研究
    3.1 节理特征提取的深度模型建立
    3.2 节理裂隙统计
        3.2.1 去噪处理
        3.2.2 图像二值化
        3.2.3 形态学方法
    3.3 节理裂隙定量分析
    3.4 掌子面评价体系
        3.4.1 结构面节理裂隙的研究
        3.4.2 掌子面评价体系建立
        3.4.3 掌子面评价体系验证
    3.5 本章小结
第四章 公路隧道围岩云分级系统的开发
    4.1 掌子面图像实际面积的确定
        4.1.1 掌子面图像的采集
        4.1.2 掌子面图像实际面积的确定
    4.2 软件系统的实现流程
    4.3 云服务器配置
        4.3.1 云服务器配置步骤
        4.3.2 安装环境
    4.4 围岩分级系统大型数据库的建立
    4.5 系统操作
    4.6 本章小结
第五章 工程实例验证与分析
    5.1 工程实例
    5.2 围岩定量化分级方法研究
        5.2.1 传统隧道围岩分级方法
        5.2.2 BT分级方法的建立
        5.2.3 BT分级方法各指标的评分值计算
    5.3 围岩分级结果对比与分析
    5.4 本章小结
结论与展望
    结论
    展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间发表论文目录
附录B 攻读学位期间参加的科研课题项目与工作

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本文编号：2886824