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公开(公告)号:CN117292148B
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311592050.9
申请日:2023-11-27
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V10/44 , G06N3/0464 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F18/21 , E21F17/18
Abstract: 公开了一种基于定向钻探及测试数据的隧道围岩级别评估方法。其首先在钻探完成后采集预定时间段内多个预定时间点的孔内围岩节理状态图像以及所述多个预定时间点的测试数据,接着,对所述多个预定时间点的孔内围岩节理状态图像进行特征提取以得到孔内围岩节理状态图像语义特征向量的序列,然后,对所述多个预定时间点的测试数据进行多参数时序关联特征分析以得到隧道围岩多参数时序关联特征向量,最后,基于对所述孔内围岩节理状态图像语义特征向量的序列和所述隧道围岩多参数时序关联特征向量进行嵌入式关联分析得到的围岩多参(56)对比文件Yang Gang等.Intelligent rating methodof tunnel surrounding rock based on one-dimensional convolutional neural network.《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》.2022,第42卷(第3期),第2451-2469页.柳厚祥;李汪石;查焕奕;蒋武军;许腾.基于深度学习技术的公路隧道围岩分级方法.岩土工程学报.2018,(第10期),第57-65页.
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公开(公告)号:CN117292148A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311592050.9
申请日:2023-11-27
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司
IPC: G06V10/44 , G06N3/0464 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F18/21 , E21F17/18
Abstract: 公开了一种基于定向钻探及测试数据的隧道围岩级别评估方法。其首先在钻探完成后采集预定时间段内多个预定时间点的孔内围岩节理状态图像以及所述多个预定时间点的测试数据,接着,对所述多个预定时间点的孔内围岩节理状态图像进行特征提取以得到孔内围岩节理状态图像语义特征向量的序列,然后,对所述多个预定时间点的测试数据进行多参数时序关联特征分析以得到隧道围岩多参数时序关联特征向量,最后,基于对所述孔内围岩节理状态图像语义特征向量的序列和所述隧道围岩多参数时序关联特征向量进行嵌入式关联分析得到的围岩多参数特征嵌入孔内围岩节理状态语义关联特征确定隧道围岩级别标签。这样,可以实现围岩的力学性质和变形特性的评估。
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