论文摘要
岩质边坡岩石的分类与边界范围的确定对于边坡稳定性的分析至关重要,目前人工方法效率低且受主观因素影响,所以基于Tensorflow建立了岩质边坡图像集分析的卷积神经网络模型,通过卷积操作和池化操作分别对80000张岩质边坡图像进行特征信息的提取和压缩,然后对网络模型进行训练从而实现了岩质边坡岩石的自动识别与分类;采用训练集和测试集中的岩质边坡图像对模型进行检验分析,训练集准确率达到了98%,测试集准确率达到了90%,显示了训练之后的网络模型具有良好的鲁棒性,达到了理想的训练效果。接下来以边坡不同岩石的颜色为主要区分依据,利用深度学习回归操作对岩质边坡不同种类岩石的范围进行确定,为验证算法效果,选取标准彩色岩质边坡图像进行仿真试验,边界检测效果准确。最终采用深度学习建立的网络模型,实现了岩质边坡岩石识别与边界范围划分的快速化、自动化,为后续将图像识别获取的岩质边坡信息导入团队自主研发的GeoSMA-3D软件中,作为对岩质边坡等级判定的重要参数。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王鹏宇,王述红
关键词: 岩质边坡,卷积神经网络,深度学习,图像识别,边界范围
来源: 岩土工程学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 地质学,建筑科学与工程
单位: 东北大学资源与土木工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(U1602232,51474050),中央高校基本科研业务专项资金项目(N170108029),辽宁省自然科学基金项目(20170540304,20170520341),东北大学双一流建设项目(2018)
分类号: TU457
页码: 1505-1512
总页数: 8
文件大小: 514K
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