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基于图像分割的爆区钻孔节理裂隙特征提取方法

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针对传统节理裂隙统计方法无法统计台阶内部的节理裂隙发育特征,传统人工统计手段存在主观性大、准确性差、效率低等问题,开展了基于图像分割的钻孔节理裂隙特征提取与统计方法研究.利用钻孔内部节理裂隙全景摄影图像,基于Mask R-CNN的图像分割算法建立了节理裂隙特征识别模型;采用道路裂隙及钻孔裂隙对模型进行训练,对识别、提取节理裂隙区域进行正弦曲线拟合,并结合节理裂隙特征数学计算方法对节理裂隙倾向、倾角进行计算.结果表明,裂隙面的倾角为38.15°,倾向为126°;基于Mask R-CNN的钻孔节理裂隙特征提取与统计方法,可改善人工统计效率低、准确性差的问题.研究成果可为矿山岩体节理裂隙信息的精准采集提供重要手段,为矿山爆破的精细设计提供科学依据.

侯卫钢、张晓淼、朱琳、许世龙、张兴帆

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鞍钢集团矿业设计研究院有限公司,辽宁鞍山市 114000

北京科技大学土木与资源工程学院,北京 100083

中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳 110016

深度学习 Mask R-CNN 节理裂隙特征 识别统计

2024

采矿技术
长沙矿山研究院有限责任公司

采矿技术

影响因子：0.503
ISSN：1671-2900
年,卷(期)：2024.24(5)