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一种基于siamese网络的岩体结构评价方法 

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申请/专利权人:广西路桥工程集团有限公司

摘要:本发明公开了一种基于Siamese网络的岩体结构评价方法,充分利用了图像识别技术,构建了岩体结构标准图像数据集,通过孪生神经网络(Siamesenetwork)模型进行图像分类,然后采用岩体结构的定量划分方法,通过孪生神经网络的输出相似度值,以及通过归一化方法和匹配度高的权值计算方法,准确定量计算出岩体结构数值。这一定量评价方法能够更准确地对岩体结构进行分类,为GSI的定量计算提供更为客观的参数。基于以上技术方案,本发明能够高效、准确的评价岩体结构。

主权项:1.一种基于Siamese网络的岩体结构评价方法,包括如下步骤:A、对岩体结构面进行网络图像表征;B、将所述网络图像表征结果输入经过训练的岩体结构类别识别的孪生神经网络模型对岩体结构进行定量划分,输出为预测图像与各类岩体结构标准图像的相似度值,定义所述预测图像所属类别为相似度值最大那一类岩体结构;其中,所述经过训练的岩体结构类别识别的孪生神经网络模型的训练步骤如下:1建立岩体结构标准图像数据集,其中,岩体结构标准图像按地质强度图表中给出的6类岩体结构图进行划分,即完整大块状结构、块状结构、碎块状结构、层状碎裂扰动装结构、碎裂散体状结构、薄片状剪切变形结构;2将所述岩体结构标准图像数据集输入Siamese网络进行训练得到所述经过训练的岩体结构类别识别的孪生神经网络模型。

全文数据:

权利要求:

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