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申请/专利权人：成都理工大学;中国科学院武汉岩土力学研究所
摘要：本发明属于地下水状态识别技术领域，具体公开了一种掌子面地下水状态智能解析方法，包括采集完整的掌子面图像，并对图像进行去噪处理；将去噪处理后的掌子面图像裁剪为局部图像，构建是否含水数据库与含水状态数据库；构建分类分割两步神经网络模型，并将数据库中的图像数据输入分类分割两步神经网络模型进行训练；利用训练好的分类分割两步神经网络模型进行是否含有地下水以及地下水状态的划定，并输出判定结果。本发明在标识掌子面图像中不同地下水状态方面表现出了较好的性能。解决了现有对地下水状态的判别方式难以实现全面描述和判断整个掌子面地下水状态，并且容易出现误差的问题。
主权项：1.一种掌子面地下水状态智能解析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集完整的掌子面图像，并对图像进行去噪处理；S2.将去噪处理后的掌子面图像裁剪为局部图像，并利用局部图像构建是否含水数据库和含水状态数据库；S3.构建分类分割两步神经网络模型，并将是否含水数据库中的图像数据和含水状态数据库中的图像数据输入分类分割两步神经网络模型进行训练；S4.利用训练好的分类分割两步神经网络模型对掌子面是否含有地下水以及地下水状态进行判定，并输出判定结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 中国科学院武汉岩土力学研究所 一种掌子面地下水状态智能解析方法
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