煤矿采空区地裂缝的航拍视觉检测与识别方法

发布时间：2022-08-06 19:04

　　采煤作业完成后留下的煤矿采空区,经过一段时间后会形成塌陷,导致地表上方的土地产生裂缝,严重破坏当地环境和建筑并威胁生命安全。为了保护环境和人员安全,周期性地对煤矿采空区的地裂缝进行检测至关重要。然而,由于采空区通常位于偏远地区,具有复杂的沟壑交错地貌,传统的人工检测方法费时、具有较大主观因素,并存在一定的危险性。因此,本文提出使用无人机搭载高清摄像头代替人工采集采空区的航拍图像,并利用图像处理和深度学习技术进行地裂缝的智能检测与识别。同时,构建地裂缝检测系统,并给出相应的裂缝危险评估方法,为后续治理、损失核算等提供一定的依据。研究工作如下:（1）提出基于混合域注意力变形卷积网络的地裂缝航拍图像检测方法针对地裂缝在航拍视角下呈狭长特性,本文构建了混合域注意力变形卷积网络对地裂缝区域进行检测。网络采用ResNet作为骨干网络,并结合特征金字塔结构来增强每一阶段的特征信息。考虑到标准卷积无法精确获得地裂缝的感受野信息,使用变形卷积替代标准卷积进行特征提取。同时构建混合域注意力机制强化特征图的通道与空间信息,其中通道域注意力模块为特征图中每个通道赋予不同的权值,强化特定通道的贡献程度;空间域注... 

【文章页数】：93 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
abstract
变量注释表
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 论文组织结构
2 地裂缝检测与识别的相关研究
    2.1 卷积神经网络
    2.2 FPN目标检测网络
    2.3 全卷积网络语义分割模型
    2.4 本章小结
3 基于混合域注意力变形卷积网络的地裂缝航拍图像检测方法
    3.1 混合域注意力变形卷积网络
    3.2 注意力机制引导的地裂缝检测一般框架
    3.3 实验与分析
    3.4 本章小结
4 基于多尺度输入全卷积网络的地裂缝识别方法
    4.1 基于统计的数据预处理
    4.2 多尺度输入全卷积网络
    4.3 实验与分析
    4.4 本章小结
5 采空区地裂缝检测系统与危险评估方法
    5.1 采空区地裂缝检测系统
    5.2 危险评估方法
    5.3 实验与分析
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3670195