摘要
本发明公开了一种基于图像采集与激光扫描设备的盾构掘进排土量智能监测方法,所述方法通过对盾构机运行影响因素,包括环境因素,盾构机的状态等进行实时监控,对是否超排进行预测及时给出指令,并且通过神经网络模型不断优化学习,通过控制系统对盾构机达到实时控制的目的。本发明通过对盾构机渣土排除图像的识别,对是否超排进行预测及时给出指令。同时也给出了精确测量排土量的方法,通过三维激光扫描仪,生成传送带上渣土侧剖面二维模型并获取点云数据,结合神经网络识别的渣土平面图像对盾构排土的体积进行精准测量。本发明综合考虑了地质环境实际施工等因素的影响,结合实时监测数据对渣土排量进行动态计算与预估,提高了施工安全性和效率。
技术关键词
激光扫描设备
智能监测方法
盾构机
Otsu算法
高清摄像头
深度学习模型
注意力机制
狼群算法
特征提取网络
图像预处理设备
机器学习设备
参数
网络结构
颜色
反馈系统
三维激光扫描仪
修改配置文件
卷积模块
系统为您推荐了相关专利信息
物料吊运系统
平衡控制算法
吊钩组件
起升机构
吊运方法
红外激光器
红外相机
网线
图像识别模块
图像处理器
地铁隧道
控制点
测量方法
三维环境地图
三维激光扫描设备
防水板铺挂
路径识别方法
信息熵
机器人运动路径
机器人导航控制
实时图像
智能识别监控系统
车辆安全性
周界
预警模型