基于改进Faster R-CNN算法的岩石裂隙发展方向跟踪预测研究

P962; 为了避免部分岩土工程灾害发生,对岩石表面裂隙发展方向进行跟踪预测,提高岩石表面裂隙的检出率,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的岩石裂隙发展方向跟踪预测方法.该法针对红外热像图中岩石裂隙形态多变、尺寸差异大并对实时性有一定要求的特点,以深度残差网络ResNet50为特征提取网络,利用ROIAlign优化建议框与岩石裂隙特征的空间对应关系,建立特征金字塔融合多尺度特征,对Faster R-CNN算法进行改进,并结合平均红外辐射温度-时间曲线对岩石裂隙发展方向跟踪预测,使用花岗岩单轴压缩试验中采集的红外光谱特征进行试验测试.结果表明,该方法能够较好检测红外热像图中的岩石裂隙,...

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Published in河南理工大学学报（自然科学版） Vol. 41; no. 4; pp. 134 - 141
Main Authors 黄晓红, 李铁锋, 刘祥鑫, 李伟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华北理工大学 人工智能学院,河北 唐山 063210%华北理工大学 矿业工程学院,河北 唐山 063210 01.07.2022
Subjects
平均红外辐射温度
改进Faster R-CNN算法
岩石裂隙
红外热像图
目标检测
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ISSN1673-9787
DOI10.16186/j.cnki.1673-9787.2020100031

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Summary:P962; 为了避免部分岩土工程灾害发生,对岩石表面裂隙发展方向进行跟踪预测,提高岩石表面裂隙的检出率,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的岩石裂隙发展方向跟踪预测方法.该法针对红外热像图中岩石裂隙形态多变、尺寸差异大并对实时性有一定要求的特点,以深度残差网络ResNet50为特征提取网络,利用ROIAlign优化建议框与岩石裂隙特征的空间对应关系,建立特征金字塔融合多尺度特征,对Faster R-CNN算法进行改进,并结合平均红外辐射温度-时间曲线对岩石裂隙发展方向跟踪预测,使用花岗岩单轴压缩试验中采集的红外光谱特征进行试验测试.结果表明,该方法能够较好检测红外热像图中的岩石裂隙,在测试集上的mAP达到88.81％,泛化能力较强,同时结合检测框内的平均红外辐射温度-时间曲线可以较好地跟踪预测裂隙发展方向.
ISSN:1673-9787
DOI:10.16186/j.cnki.1673-9787.2020100031