一种基于机器视觉的掌子面围岩分类方法及系统

本发明公开了一种基于机器视觉的掌子面围岩分类方法及系统，涉及隧道施工技术领域，首先采集围岩图像数据，对所述围岩图像数据进行预处理，包括特征标定和数据扩充，得到带有分类标签的围岩图像数据集；将所述带有标签的围岩图像数据集输入Swin Transformer模型中，进行训练，得到训练好的围岩分类模型；将待分类的掌子面围岩图像输入所述围岩分类模型中，得到模型的输出结果，即为待分类掌子面围岩的分类结果。本发明能够快速提取围岩的地层信息、节理特征、岩石强度等多维度数据，为围岩级别的判定提供了客观、量化的依据，显著提升了分类的准确性和一致性，并且还能够显著提升隧道施工界面的安全性与高效性。