简介:
本发明属于数字图像分析与处理技术领域,提供了一种水文地质岩体裂隙及裂隙渗水检测方法及系统,将待检测岩体裂隙与裂隙渗水图像进行预处理;将原始图像和预处理后的待检测岩体裂隙与裂隙渗水图像结合训练好的卷积神经网络模型,进行岩体裂隙与裂隙渗水识别,得到裂隙和渗水的类型;其中,所述卷积神经网络模型采用卷积神经网络,所述卷积神经网络结构为双通道结构,双通道之间采用参数共享模式,其中,第一通道提取原始图像的特征向量,第二特征图像提取预处理后图像的特征向量,同时对两个通道提取的特征向量进行约束限定,得到最终的特征向量。可以快速、准确地检测不同类型的岩体裂隙与裂隙渗水。
本发明属于数字图像分析与处理技术领域,提供了一种水文地质岩体裂隙及裂隙渗水检测方法及系统,将待检测岩体裂隙与裂隙渗水图像进行预处理;将原始图像和预处理后的待检测岩体裂隙与裂隙渗水图像结合训练好的卷积神经网络模型,进行岩体裂隙与裂隙渗水识别,得到裂隙和渗水的类型;其中,所述卷积神经网络模型采用卷积神经网络,所述卷积神经网络结构为双通道结构,双通道之间采用参数共享模式,其中,第一通道提取原始图像的特征向量,第二特征图像提取预处理后图像的特征向量,同时对两个通道提取的特征向量进行约束限定,得到最终的特征向量。可以快速、准确地检测不同类型的岩体裂隙与裂隙渗水。