基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待识别掌子面图像，对该待识别掌子面图像进行预处理和光照校正，获得处理后图像；对所述处理后图像进行基于风化围岩特征的图像分割，获得分割图像；基于预先构建的围岩风化程度判定指标体系，从所述处理后图像和分割图像中获取相应指标值；通过训练获得的围岩风化程度量化评价模型和归一化处理后的相应指标值，获取围岩风化程度的定量化判定结果；其中，所述围岩风化程度量化评价模型为基于多元线性回归方法和所述围岩风化程度判定指标体系构建的模型。2.根据权利要求1所述的基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，所述围岩风化程度判定指标体系基于参数相关性分析构建，包括一级指标和二级指标，所述一级指标包括颜色、围岩完整性和掌子面纹理，所述颜色的二级指标包括lab色彩空间中的a分量、b分量的色彩一阶矩、二阶矩和三阶矩，所述围岩完整性的二级指标包括单位面积内节理裂隙条数及长度，所述掌子面纹理的二级指标包括纹理的对比度、相关性、熵、平稳度和二阶矩。3.根据权利要求1所述的基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，所述围岩风化程度量化评价模型通过以下步骤训练获得：构造掌子面图像数据库，该数据库中的掌子面图像样本带有图像标记，所述图像标记包括岩性和风化程度，所述掌子面图像样本为对采集图像进行预处理和光照校正后获得的图像；对所述掌子面图像样本进行基于风化围岩特征的图像分割；基于所述围岩风化程度判定指标体系获取每一样本的相应指标值，归一化处理后，获得每一样本的模型输入输出数据集合；随机将各样本组成训练集和测试集，训练获得所述围岩风化程度量化评价模型。4.根据权利要求1或3所述的基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，所述预处理包括图像去噪处理和图像尺寸统一化。5.根据权利要求4所述的基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，所述图像去噪处理包括高斯低通滤波和中值滤波。6.根据权利要求1或3所述的基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，所述光照校正具体为：将经预处理后的图像由rgb色彩空间转换为lab色彩空间；分离lab色彩空间为3个独立的通道分量，形成l分量图、a分量图和b分量图，其中，l为亮度分量，a、b为色彩分量且与光照亮度无关，对l分量图进行亮度校正处理；在原rgb图像上提取纹理特征，形成特征灰度图；将l分量图、a分量图、b分量图和特征灰度图进行融合。7.根据权利要求3所述的基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，所述数据库中的掌子面图像覆盖未风化、微风化、中风化、强风化、全风化中的多种风化程度。
8.根据权利要求3所述的基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，训练所述围岩风化程度量化评价模型时，采用多种核函数构建svm分类器，应用所述训练集和测试集进行分类准确性对比，选取最优核函数；并采用网格划分法搜索全局最优超参数，构建符合掌子面围岩风化程度最优的svm分类器。9.根据权利要求2所述的基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法，其特征在于，所述围岩风化程度量化评价模型表示为：其中：其中：其中：β1＝a1 a2 a3 a4 a5 a6β2＝a7 a8β3＝a9 a
10
a
11
a
12
a
13
式中：c——颜色指标，由下属6个二级指标组合得到；w——围岩完整性指标，由下属2个二级指标组合得到；t——掌子面纹理指标，由下属5个二级指标组合得到；β1——颜色指标对应权重；β2——围岩完整性指标对应权重；β3——掌子面纹理指标对应权重；n
i
——对应指标的指数，i＝1,2,
…
,13；x
i
——归一化后的指标值。10.一种电子识别装置，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器；和被存储在存储器中的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-9任一所述全自动识别方法的指令。

技术总结
本发明涉及一种基于图像识别的围岩风化程度全自动识别方法及装置，所述识别方法包括以下步骤：获取待识别掌子面图像，对该待识别掌子面图像进行预处理和光照校正，获得处理后图像；对所述处理后图像进行基于风化围岩特征的图像分割，获得分割图像；基于预先构建的围岩风化程度判定指标体系，从所述处理后图像和分割图像中获取相应指标值；通过训练获得的围岩风化程度量化评价模型和归一化处理后的相应指标值，获取围岩风化程度的定量化判定结果；其中，所述围岩风化程度量化评价模型为基于多元线性回归方法和所述围岩风化程度判定指标体系构建的模型。与现有技术相比，本发明具有判别准确性高、可实现定量化判定等优点。可实现定量化判定等优点。可实现定量化判定等优点。


技术研发人员：刘学增 杨晓秋 桑运龙 师刚 陈文明
受保护的技术使用者：上海同岩土木工程科技股份有限公司
技术研发日：2022.02.22
技术公布日：2022/11/10