[口头报告]基于机器视觉的岩体隧道智能化分区统计岩体结构参数研究

主办单位

中国土木工程学会隧道及地下工程分会

中山大学

承办单位

隧道工程灾变防控与智能建养全国重点实验室

中山大学土木工程学院
广东省海洋土木工程重点实验室
广东省地下空间开发工程技术研究中心

武汉企泰艾会科技有限公司

广东双威文化科技集团有限公司

协办单位

珠海市规划设计研究院
广州地铁设计研究院股份有限公司
中交第四航务工程局有限公司

中铁十四局集团有限公司
湖南创路安科技有限公司
湖南联智科技股份有限公司
广东省土木建筑学会地下工程专业委员会

支持单位

广州市市政工程设计研究总院有限公司
保利长大工程有限公司
广东省建筑科学研究院集团股份有限公司
中铁第四勘察设计院集团有限公司

中铁二院工程集团有限责任公司

中铁设计城市轨道交通设计研究院
中铁一局集团有限公司
西南交通大学

成都天佑智隧科技有限公司
深圳大学
河南华路汽车有限公司

南京康泰建筑灌浆科技有限公司
北京卓越金控高科技有限公司
洛阳恒诺锚固技术有限公司
深圳市亿东阳建材有限公司
淮南市盛杰锚固材料有限责任公司
济南去来机电科技有限公司
四川德翔科创仪器有限公司
中建材中岩科技有限公司

上海卓致力天科技发展有限公司

济南商泰试验仪器有限公司

（征集中，欢迎加盟）

支持媒体

中国土木工程学会隧道及地下工程分会（https://www.cces-tuwb.com/）
隧道网（https://www.tunnelling.cn/）

岩土网（https://www.yantuchina.com/）
中国公路学报
铁道科学与工程学报
岩石力学与工程学报
岩土工程学报
岩土力学
中南大学学报(自然科学版)
华中科技大学学报(自然科学版)
西南交通大学学报(自然科学版)
现代隧道技术
隧道建设(中英文)
公路交通科技
路基工程
隧道与地下工程灾害防治

重要日期

基于机器视觉的岩体隧道智能化分区统计岩体结构参数研究

编号：179 访问权限：仅限参会人更新：2024-09-30 12:05:46 浏览：156次口头报告

报告开始：2024年10月20日 12:00 （Asia/Shanghai）

报告时间：15min

所在会议：[S3] 分论坛三、隧道与地下工程安全风险防控与韧性提升科技论坛 » [S3-1] 分论坛三上午场

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摘要

本文旨在探讨基于机器视觉技术的岩体隧道智能化分区统计岩体结构参数的方法，针对传统人工统计方法效率低、准确性不足的问题，提出了一种结合图像和点云数据的智能化分析手段。首先，利用高精度摄像设备获取隧道岩体表面的图像和三维点云数据，借助计算机视觉算法实现岩体表面特征的自动提取，如节理、裂隙的空间位置、走向和倾角等关键结构参数。然后，基于分区算法对隧道进行智能化区域划分，考虑不同区域内岩体结构的差异性，进一步细化统计模型，以提高参数统计的准确性与适应性。该研究通过引入深度学习算法提升了特征提取的鲁棒性，同时采用多源数据融合策略，提高了数据的全面性与可靠性。实验结果表明，所提出的方法在处理复杂隧道环境中的岩体结构参数时，具有较高的效率与精度，能够有效替代传统的人工统计方法，并为隧道岩体稳定性评价和施工安全提供了重要的技术支持。本文研究不仅推动了岩体隧道智能化检测的发展，也为隧道工程的智能施工与维护提供了新的解决方案。

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报告人

陈佳耀

副教授/无 北京交通大学

陈佳耀，副教授，硕导，研究聚焦于岩石多相介质表征下隧道工程响应和安全风险的理论与技术研究。获中国岩石力学与工程学会优秀博士论文和同济大学优秀博士论文荣誉，获中国科协科技智库青年人才等。主持了包括国家自然科学基金青年在内的10项横纵向科研项目，在国际岩石力学与智能建造等领域的知名期刊上发表了30余篇论文，其中12篇为第一作者或通讯作者的SCI论文，H-index为14，累计被引803。担任了6个期刊的客座主编和7个期刊的中青年编委，担任中国土木工程风险与保险工程研究分会理事/秘书、中国城科会地下工程委员会委员等。