基于多模态机器视觉的盾构渣土粗颗粒级配实时识别系统及方法

本发明公开了基于多模态机器视觉的盾构渣土粗颗粒级配实时识别系统及方法，涉及渣土颗粒识别领域，包括：多模态数据采集模块，由多组传感器构成，用于采集渣土颗粒的多模态数据；边缘计算处理单元，用于对多模态数据进行预处理；分析模块，用于构建深度学习模型，实现级配预测和含泥量预测；控制模块，用于实时反馈与控制，包括可视化、决策支持及掘进参数自适应调整。本系统通过多模态传感器融合与边缘计算高效预处理，结合特征级/决策级融合及轻量化深度学习模型，实现渣土颗粒几何、图像、材质特征的精准实时分析；依托闭环控制，具备强适应性和工程智能化反馈能力，显著提升盾构施工中渣土级配识别精度与掘进参数自适应调节效率。