公开(公告)号：CN114462507A

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202210025857.3

申请日：2022-03-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈昌川 ,  王新立 ,  乔飞 ,  刘凯 ,  代少升 ,  张天骐

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法，岩渣作为掘进过程中主要的产物，包含丰富的信息，研究及工程实践表明可通过对岩渣的类别进行观测，实时推测刀盘的工作状况。通过图像识别岩渣种类以达到间接检测刀盘的目的，从而指导现场施工人员及时检查和更换刀具。相机在传送带上方采集图像，避开了恶劣的生产环境，同时还具有设备简单、损耗低、成本低、长时间监测等优点，以此为动机，该发明提出一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法。为提取岩渣图像特征，该文首先根据预训练模型迁移学习参数，同时配合数据扩增方法，将扩增后的岩渣数据集作为卷积神经网络的输入，训练岩渣分类网络。为实现盾构机边缘端的算法部署，本发明还提出一种结合量化与剪枝的网络压缩方法，对网络进行了近乎无损的压缩，减小了参数量和计算量。

公开(公告)号：CN114320316B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202210047086.8

申请日：2022-01-14

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈昌川 ,  王新立 ,  乔飞 ,  杨豪帅 ,  代少升 ,  张天骐

IPC: E21D9/00 ,  E21D9/087 ,  E21F17/18

Abstract: 本发明涉及一种盾构机施工预警方法及装置，属于隧道掘进技术领域，全断面岩石掘进机(tunnel boring machine,TBM)具有施工速度快，安全性高，经济性好等优点，在高速公路、铁路运输、城市地铁等重大工程中得到了广泛的应用。由于工作环境恶劣，需要实时的施工预警方法及装置。本发明针对刀盘检测和围岩分类两个领域，设计了基于岩渣分类和围岩完整性监测的方法，实现了隧道施工监测预警。两种方法均基于卷积神经网络，因此本发明提出一种基于OpenCL的卷积神经网络加速架构，实现了针对预警方法的部署加速装置。

公开(公告)号：CN114320316A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210047086.8

申请日：2022-01-14

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 陈昌川 ,  王新立 ,  乔飞 ,  杨豪帅 ,  代少升 ,  张天骐

IPC: E21D9/00 ,  E21D9/087 ,  E21F17/18

Abstract: 本发明涉及一种盾构机施工预警方法及装置，属于隧道掘进技术领域，全断面岩石掘进机(tunnel boring machine,TBM)具有施工速度快，安全性高，经济性好等优点，在高速公路、铁路运输、城市地铁等重大工程中得到了广泛的应用。由于工作环境恶劣，需要实时的施工预警方法及装置。本发明针对刀盘检测和围岩分类两个领域，设计了基于岩渣分类和围岩完整性监测的方法，实现了隧道施工监测预警。两种方法均基于卷积神经网络，因此本发明提出一种基于OpenCL的卷积神经网络加速架构，实现了针对预警方法的部署加速装置。