一种基于深度学习的钻孔图像裂隙参数自动提取方法

    公开(公告)号:CN112733765A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202110056319.6

    申请日:2021-01-15

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明属于图像识别和地质建模的技术领域,具体涉及一种基于深度学习的钻孔图像裂隙参数自动提取方法,包括建立裂隙图像数据集,搭建裂隙图像识别模型,使用标注好的裂隙图像数据集作为监督条件,采用卷积神经网络训练裂隙图像识别模型,使用训练好的裂隙图像识别模型对待检测的裂隙图像进行检测,将提取的裂隙的相关像素信息转换为倾向、倾角、位置、开度、粗糙度参数。本发明将深度学习技术引入钻孔图像数据解析过程,通过卷积神经网络对裂隙的高层语义特征进行机器学习,从而实现了裂隙信息的自动提取。

    耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法

    公开(公告)号:CN106855901B

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN201611170340.4

    申请日:2016-12-16

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明公开了耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真方法,将数据挖掘方法引入高拱坝施工期坝体混凝土温度场实时分析研究中,建立施工期温度场回归预测模型,求解施工期坝体混凝土温度场;以现场采集的坝体混凝土温度信息和施工进度信息为基础,分析高拱坝施工期坝体混凝土浇筑温度概率分布;采用支持向量机方法,建立施工期温度场回归预测模型,计算高拱坝施工期坝体混凝土温度场;基于耦合温度场的高拱坝施工进度实时仿真数学模型,将温度场实时分析结果与施工进度实时仿真系统耦合,进行施工进度实时仿真分析,得到施工方案。