一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法

    公开(公告)号:CN108961246B

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN201810750534.4

    申请日:2018-07-10

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法,属于水文地质领域,涉及一种基于扫描电镜图像的岩土样孔隙参数获取方法。针对采用传统图像分割方法识别电镜图像孔隙精度低、孔隙识别精度与参数设置密切相关、不能自动化图像处理的不足,提出了一种利用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe,借助人工智能,通过人工智能的自学习功能将扫描电镜图像中的孔隙自动识别出来。本发明提出的人工智能方法正好克服了现有的阈值法、边缘检测法和神经网络法的不足,可以大大提高孔隙识别的精度。

    一种隧道围岩压力监测和预警系统

    公开(公告)号:CN108279082A

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201810039712.2

    申请日:2018-01-16

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种隧道围岩压力监测和预警系统,包括采集装置、服务器、显示装置、预警装置和后处理装置,采集装置、显示装置和预警装置分别与服务器连接,后处理装置与预警装置连接。本发明能够实现从数据采集、数据分析、信息显示、情形警报到启动高级安全预防措施,预警装置可识别由服务器发送来的预警信息并发出相应级别的警报,警报的级别由预警装置根据隧道破坏的临近时间和破坏后的损失及危害程度综合判识生成,且由后处理装置根据预警信息的判识及时采取相对措施,加强了隧道围岩的管理,保证了后续工程安全运营。

    一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法

    公开(公告)号:CN108961246A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810750534.4

    申请日:2018-07-10

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G06T7/0002 G06T7/11 G06T2207/10061 G06T2207/20081

    Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法,属于水文地质领域,涉及一种基于扫描电镜图像的岩土样孔隙参数获取方法。针对采用传统图像分割方法识别电镜图像孔隙精度低、孔隙识别精度与参数设置密切相关、不能自动化图像处理的不足,提出了一种利用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe,借助人工智能,通过人工智能的自学习功能将扫描电镜图像中的孔隙自动识别出来。本发明提出的人工智能方法正好克服了现有的阈值法、边缘检测法和神经网络法的不足,可以大大提高孔隙识别的精度。

    一种低扰动取土器
    4.
    实用新型

    公开(公告)号:CN207749502U

    公开(公告)日:2018-08-21

    申请号:CN201721902249.7

    申请日:2017-12-29

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本实用新型公开了一种低扰动取土器,包括带螺旋纹的钻杆、安装在钻杆顶端的钻杆握把、安装在钻杆底端的取土装置以及套装在钻杆上的支架,支架包括圆盘和安装在圆盘上的支腿,圆盘中心开有内置螺旋纹的通孔,通孔的螺旋纹和钻杆的螺旋纹相贴切;取土装置包括钻头连杆、土样套管和空心钻头,钻头连杆上端连接钻杆,空心钻头安装在钻头连杆下端,土样套管安装在空心钻头的空腔中。本实用新型的低扰动取土器,通过支架固定,使取土器在各样地形地貌的钻进过程中都能沿着地面的表面垂直钻进,方向和角度不会发生变化,从而减少在取土过程中对土样的扰动,能够获得少扰动的原状土,提高试验数据的准确性,为土体边坡工程和地下工程提供更好的建议。

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