[发明专利]一种基于Unet神经网络的隧道围岩变形区域识别装置及方法在审
| 申请号： | 202211613294.6 | 申请日： | 2022-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN116026246A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 熊炎林;陈冠甫;王华;刘晓丽;卓越;胡楠;吴达;黎作尚;许俊伟;张泽卫;王华强;种玉配;刘银涛;刘勇军;李浩南 | 申请（专利权）人： | 中铁隧道局集团有限公司;清华大学 |
| 主分类号： | G01B11/16 | 分类号： | G01B11/16;G06V10/22;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 | 代理人： | 李明全 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Unet神经网络的隧道围岩变形区域识别方法及装置，包括：获取隧道围岩目标区域的图像数据；通过Unet神经网络对图像数据进行图像分割处理，得到图像数据中每个标志器的位置信息；其中，标志器安装在隧道围岩内表面上；基于位置信息计算隧道围岩目标区域的变形量；根据变形量确定隧道围岩变形区域。解决了现有技术中存在人工采集隧道围岩数据的效率低、数据不易保存等问题，并提高了判断隧道围岩变形区域的变形情况的精确性的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 unet 神经网络 隧道 围岩 变形 区域 识别 装置 方法 | ||
【主权项】：
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