摘要
本发明提供一种基于图像处理技术的岩体裂隙定量识别方法,涉及岩体裂隙识别技术领域,具体步骤包括:获取岩体表层图像并进行灰度化处理,通过阈值分割识别裂隙部分,进行连通域标记以提取裂隙的几何参数,同时采集岩体的荷载和力学特性参数,筛选出裂隙长度、裂隙宽度和裂隙深度的最大值,构建裂隙评估模型,进行裂隙等级系数、岩体岩爆系数和破坏系数的计算与相关性分析,生成综合评价系数,根据综合评价系数,评估岩体的裂隙风险等级。本发明不仅考虑到裂隙的数量,还结合了岩体的物理和力学属性,能够更好地进行岩体裂隙的定量评估,还通过对关键参数的深度分析,提升了岩体稳定性评估的准确性,能够更有效地识别潜在风险。
技术关键词
定量识别方法
图像处理技术
像素点
岩爆风险
深度神经网络
应力
多层感知器
岩体孔隙
参数
力学
高风险
层次分析法
高清摄像头
幅值
密度
频率
索引
强度
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超分辨率模型
里程碑
位移误差
图像超分辨率重建
数据
监督深度学习方法
原始图像数据
深度神经网络模型
图像数据生成器
样本