一种多源信息融合的TBM隧道围岩等级识别系统及方法

本发明涉及隧道围岩等级识别技术领域，具体涉及一种多源信息融合的TBM隧道围岩等级识别系统及方法，采集TBM掘进数据和岩渣图像；对TBM掘进数据和岩渣图像进行处理，使用图像分割算法对岩渣图像分割提取岩渣的尺寸和形状分布特征参数；将处理后的TBM掘进参数特征和岩渣图像尺寸和形状分布特征参数进行融合，构成多源数据的融合特征集；基于融合特征集采用TabNet深度学习网络构建围岩等级识别模型；利用贝叶斯优化调整模型的超参数，并通过训练数据对模型进行训练；使用训练好的模型对新TBM工程的TBM掘进数据和岩渣图像进行围岩等级预测；评估模型的性能。解决了现有技术中单一数据源局限性、数据融合与特征提取困难和应用性受限等问题。