基于FCN的岩石混凝土裂隙几何智能识别

摘要

裂隙几何的精准、高效识别是建立岩石混凝土材料非连续力学模型的基础。传统算法,如阈值分割、边缘检测与区域生长法等,基于有限经验,工作量大且识别精度低。人工智能识别迥异于人类经验,可自我循环、可自我正反馈甚至可实现自我学习。人造类材料中混凝土性能最接近于岩石,具有相似的裂纹几何分布特征。针对天然岩石与混凝土裂隙识别,尝试提出基于全卷积神经网络的智能识别算法。首先建立基于混凝土3种应用场景(建筑结构、路面及隧道表面)的裂隙数据集,经过卷积操作、池化操作与反卷积操作实现了误差值的迅速收敛。引入新的卷积核参数,架构新的全卷积网络,基于像素的二分类问题,利用查准率与查全率对识别模型进行评价,全卷积神经网络...

关键词