一种基于自监督学习模块的TBM隧道掌子面岩性识别方法

本发明提供了一种基于自监督学习模块的TBM隧道掌子面岩性识别方法。该方法包括构建自监督学习模型，该自监督学习模块包括编码器、投影头和分类器；利用与岩性相关的公开图像数据集构建辅助数据集，利用辅助数据集训练自监督学习模型，得到训练好的自监督学习模型；将待识别的岩渣图像数据输入到训练好的自监督学习模型中，所述训练好的自监督学习模型采用SimCLR算法对待识别的岩渣图像进行掌子面岩性识别，判断出待识别的岩渣图像的岩性。本发明采用自监督学习方法，通过小部分带有岩性标签的图像进行下游泛化，可实现对TBM岩渣进行岩性分类。可减缓模型对标签数据量的依赖，在隧道建设初期对岩性进行识别分类。