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基于卷积神经网络的煤岩微裂隙提取方法被引量：6: 1; 作者郑江韬齐子豪 +2 位作者刘佳存马德明鞠杨《矿业科学学报》 CSCD 2022年第6期680-688,共9页; 深部开采导致的煤岩裂隙结构的延伸、贯通及扩展是引起煤岩破坏的关键因素。裂隙结构的准确表征是分析煤岩破坏机理及开展煤与瓦斯绿色共采的核心要素之一。本研究采用Waifu2x卷积神经网络模型对裂隙煤岩CT图像进行处理,获得分辨率更高... 展开更多; 关键词裂隙煤岩微裂隙提取卷积神经网络深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的煤岩Micro-CT裂隙智能提取与应用被引量：4: 2; 作者王登科房禹 +8 位作者魏建平张宏图赵立桢王龙航夏缘帝李璐王少璞张强任海慧《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3439-3452,共14页; 为解决煤岩CT裂隙图像识别中矸石影响以及不同尺度裂隙识别的问题,设计并实现了一种基于深度学习的煤岩裂隙提取网络模型(MCSN),该模型基于U-Net网络,利用其编码器-解码器结构和跳跃连接,可实现从复杂煤岩体中分割出完整的裂隙结构图像... 展开更多; 关键词裂隙识别与提取 CT扫描深度学习卷积神经网络空洞卷积; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进U-Net模型的露天矿钻孔裂隙识别研究: 3; 作者宋纹瑶张梅 +3 位作者郭连军邓丁高崇赵鑫《矿冶工程》北大核心 2025年第4期47-51,57,共6页; 为提高钻孔图像裂隙识别精度,提出了一种露天矿钻孔裂隙识别方法,利用智能钻孔摄像技术获取露天矿钻孔图像,并运用随机裁剪和图像翻转进行数据增广,同时采用中值滤波降噪和图像灰度化,去除噪点及减少计算量。在U-Net模型中利用空间注意... 展开更多; 关键词钻孔成像裂隙识别 U-Net网络注意力机制裂隙提取机器学习语义分割图像识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

岩体暴露面图像中裂隙全自动提取方法研究: 4; 作者吴金吴顺川孙贝贝《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2621-2632,共12页; 裂隙显著影响岩体物理与力学性质,针对从岩体暴露面图像中自动提取裂隙存在的提取结果不完整、信噪比低,以及提取方法经验参数多、鲁棒性差等问题,提出一种全自动裂隙提取优化程序。首先,通过引入广义伽马校正初步提升裂隙与岩壁面对比... 展开更多; 关键词岩体暴露面裂隙自动提取数字图像处理灰度传递算法 Frangi滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于区域特征的岩石裂隙边缘提取研究被引量：3: 5; 作者王卫星杨记明《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第8期70-71,130,共3页; 提出一种适合于岩石裂隙类边缘提取的数字图像处理算法。通过分析破损岩石裂隙图像像素点区域特征,在经典的canny算子图像处理算法的基础上,提出了自适应加权中值滤波并结合高斯滤波针对不同区域像素进行预处理,算法能够根据裂隙类图像... 展开更多; 关键词图像处理裂隙提取区域特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

冲击方向影响下“天然”破裂砂岩强度特性研究: 6; 作者石浩张后全 +3 位作者宋雷李明林钢陆鹏举《工程科学与技术》北大核心 2025年第1期274-286,共13页; 研究冲击方向影响下“天然”破裂砂岩强度特性保障地下工程结构的长效稳定具有重要意义。首先通过双轴压缩模拟试验获取“天然”分布的裂隙,并分析不同围压下裂隙的分布特征;然后,对“天然”分布裂隙进行提取,对其整体旋转0、90°、... 展开更多; 关键词冲击方向 “天然”分布裂隙强度特性颗粒流数值模拟裂隙提取、旋转及移植; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积神经网络的煤岩微裂隙提取方法被引量：6: 1; 作者郑江韬齐子豪刘佳存马德明鞠杨; 机构煤炭资源与安全开采国家重点实验室中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院; 出处《矿业科学学报》 CSCD 2022年第6期680-688,共9页; 基金国家自然科学基金青年基金(51904307) 煤炭资源与安全开采国家重点实验室大学生科技创新计划(SKLCRSM20DC16)。; 文摘深部开采导致的煤岩裂隙结构的延伸、贯通及扩展是引起煤岩破坏的关键因素。裂隙结构的准确表征是分析煤岩破坏机理及开展煤与瓦斯绿色共采的核心要素之一。本研究采用Waifu2x卷积神经网络模型对裂隙煤岩CT图像进行处理,获得分辨率更高的CT图像。并提出“裂隙煤岩标注七步处理法”,提高了标记效率,采用图像增强技术扩充训练集,满足了模型对于训练集数量和质量的要求。采用训练后的U-Net卷积神经网络进行图像分割,提取煤岩内裂隙信息。通过对比发现,本方法所获得的裂隙连通性、开度及分布与真实CT图像更为接近,所提取的裂隙4个量化指标均优于其他提取方法。研究为裂隙煤岩物理力学行为及机理分析提供基础。; 关键词裂隙煤岩微裂隙提取卷积神经网络深度学习; Keywords fractured coal image segmentation of micro-cracks convolutional neural network deep learning; 分类号 TD821 [矿业工程—煤矿开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的煤岩Micro-CT裂隙智能提取与应用被引量：4: 2; 作者王登科房禹魏建平张宏图赵立桢王龙航夏缘帝李璐王少璞张强任海慧; 机构河南理工大学河南理工大学安全科学与工程学院煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心山西晋煤集团技术研究院有限责任公司; 出处《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3439-3452,共14页; 基金国家自然科学基金资助项目(52174174) 河南省高等学校重点科研项目计划基础研究专项资助项目(21zx004) 河南理工大学创新团队计划资助项目(T2022-1)。; 文摘为解决煤岩CT裂隙图像识别中矸石影响以及不同尺度裂隙识别的问题,设计并实现了一种基于深度学习的煤岩裂隙提取网络模型(MCSN),该模型基于U-Net网络,利用其编码器-解码器结构和跳跃连接,可实现从复杂煤岩体中分割出完整的裂隙结构图像。首先,通过煤岩工业CT扫描系统获取煤岩体内部扫描图片后,人工标注出CT图像中的裂隙结构,并利用数据增强扩充标注的原始数据制作出煤岩CT裂隙数据集;然后,将训练好的VGG16模型权重通过迁移学习技术移至U-Net编码器部分,使得整个主干特征提取网络具有更强的裂隙结构特征提取能力;同时采用深度可分离空洞卷积模块(DCAC)和残差模块对U-Net模型中解码器部分进行改进,有效提升了CT图像中裂隙结构的识别能力,展现出了优越的分割精度和鲁棒性。为验证提出的煤岩裂隙提取网络模型的有效性,将MCSN的提取结果与经典的卷积神经网络及阈值分割方法的结果进行了对比,实验对比结果显示,提出的模型在定性分析和定量分析方面优势明显。这种多尺度融合的策略可以有效提取出复杂煤岩体图像中的裂隙,提高了裂隙识别效率和精度。将该模型应用到巷道围岩钻孔裂隙识别中,通过对钻孔成像仪采集到的窥孔视频和平面展开图进行裂隙提取,并结合二者提取结果进行交叉验证,得到了精准的巷道围岩裂隙分布范围,给出了穿层抽采钻孔的注浆封孔范围,提高了煤层瓦斯抽采体积分数。; 关键词裂隙识别与提取 CT扫描深度学习卷积神经网络空洞卷积; Keywords crack identification and extraction CT scanning deep learning convolutional neural networks dilated convolution; 分类号 TD712 [矿业工程—矿井通风与安全]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进U-Net模型的露天矿钻孔裂隙识别研究: 3; 作者宋纹瑶张梅郭连军邓丁高崇赵鑫; 机构沈阳工业大学建筑与土木工程学院宣化科技职业学院中铁十九局集团有限公司中铁十九局集团矿业投资有限公司; 出处《矿冶工程》北大核心 2025年第4期47-51,57,共6页; 基金国家自然科学基金(51974187)。; 文摘为提高钻孔图像裂隙识别精度,提出了一种露天矿钻孔裂隙识别方法,利用智能钻孔摄像技术获取露天矿钻孔图像,并运用随机裁剪和图像翻转进行数据增广,同时采用中值滤波降噪和图像灰度化,去除噪点及减少计算量。在U-Net模型中利用空间注意力和通道注意力机制改进钻孔裂隙语义分割模型,形成AU-Net模型,以强化图像全局和局部信息的特征提取能力。实验结果表明:AU-Net模型相较于U-Net模型在钻孔图像裂隙识别数据集上可以取得更低的损失、更高的精度,均交并比提高了4.38百分点,达到82.34%,图像分割效果更好。; 关键词钻孔成像裂隙识别 U-Net网络注意力机制裂隙提取机器学习语义分割图像识别; Keywords borehole imaging fracture recognition U-Net network attention mechanism fracture extraction machine learning semantic segmentation image recognition; 分类号 TD231 [矿业工程—矿井建设] TD313 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名岩体暴露面图像中裂隙全自动提取方法研究: 4; 作者吴金吴顺川孙贝贝; 机构北京科技大学土木与资源工程学院昆明理工大学国土资源工程学院自然资源部高原山地地质灾害预报预警与生态保护修复重点实验室; 出处《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2621-2632,共12页; 基金国家自然科学基金项目(No.51934003) 云南省重大科技专项(No.202102AF080001) 云南省创新团队资助项目(No.202105AE160023)。; 文摘裂隙显著影响岩体物理与力学性质,针对从岩体暴露面图像中自动提取裂隙存在的提取结果不完整、信噪比低,以及提取方法经验参数多、鲁棒性差等问题,提出一种全自动裂隙提取优化程序。首先,通过引入广义伽马校正初步提升裂隙与岩壁面对比度;其次,考虑裂隙路径像素间相互影响,设计灰度传递算法提升裂隙连续性;最后,通过改进Frangi滤波器提取裂隙并充分抑制噪音像素响应。结果表明:该程序充分融合了裂隙低灰度和高线型两大特征,图像增强与裂隙提取两阶段协同运作,显著改善了裂隙对比度不均问题,在较完整提取裂隙的同时还能够有效防止噪音与伪裂隙的产生,对多种岩体暴露面图像均具有很高的鲁棒性。将该方法与常用的裂隙识别算法进行比较,展现了该算法流程在处理低对比度、高噪声岩体裂隙图像方面的显著优势。; 关键词岩体暴露面裂隙自动提取数字图像处理灰度传递算法 Frangi滤波; Keywords rock mass exposures automatic fracture extraction digital image analysis gray transmission algorithm Frangi filter; 分类号 TU443 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于区域特征的岩石裂隙边缘提取研究被引量：3: 5; 作者王卫星杨记明; 机构重庆邮电大学计算机学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第8期70-71,130,共3页; 基金国家自然科学基金项目(60873186); 文摘提出一种适合于岩石裂隙类边缘提取的数字图像处理算法。通过分析破损岩石裂隙图像像素点区域特征,在经典的canny算子图像处理算法的基础上,提出了自适应加权中值滤波并结合高斯滤波针对不同区域像素进行预处理,算法能够根据裂隙类图像的区域特征自适应进行滤波。试验结果表明,本算法能够提高裂隙边缘检测的准确性,获得比较理想的边缘检测效果。; 关键词图像处理裂隙提取区域特征; Keywords Image process Fracture extraction Regional characteristics; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名冲击方向影响下“天然”破裂砂岩强度特性研究: 6; 作者石浩张后全宋雷李明林钢陆鹏举; 机构安徽理工大学矿山建设工程安徽省高校重点实验室安徽理工大学土木建筑学院山东科技大学省部共建矿山岩层智能控制与绿色开采国家重点实验室培育基地中煤矿山建设集团有限责任公司中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室中国矿业大学力学与土木工程学院; 出处《工程科学与技术》北大核心 2025年第1期274-286,共13页; 基金国家自然科学基金项目(52404108,52274145) 安徽省博士后研究人员科研活动项目(2023B726) +4 种基金安徽省大学生创新创业训练计划项目(S202410361230,202310361111)。; 文摘研究冲击方向影响下“天然”破裂砂岩强度特性保障地下工程结构的长效稳定具有重要意义。首先通过双轴压缩模拟试验获取“天然”分布的裂隙,并分析不同围压下裂隙的分布特征;然后,对“天然”分布裂隙进行提取,对其整体旋转0、90°、180°及270°并移植至SHPB(split hopkinson pressure bar)颗粒流数值模型;最后,通过模拟动力加载研究“天然”破裂砂岩的冲击强度与双轴压缩强度、裂隙分布信息、冲击方向等因素之间的对应关系。结果显示:1)当双轴压缩围压较低时,试件滑移面相对清晰;随着围压的增加,滑移面的识别难度加大。2)随着双轴压缩轴压水平及围压的增加,试件冲击强度及其对应的时间基本均呈减小趋势;冲击强度大于20 MPa的试件,其应力–时间曲线在峰前弹性阶段的切线斜率基本一致。3)当冲击方向与双轴压缩最大主应力方向垂直时,裂隙数量对冲击强度的影响更显著;当冲击方向与双轴压缩最大主应力方向平行时,裂隙数量对冲击强度的影响相对较弱。4)为深入分析裂隙数量对试件冲击强度的影响,提出分布裂隙数量反值的概念;在不同冲击方向下,分布裂隙数量反值与冲击强度随试件双轴压缩强度的变化基本同步。5)冲击强度对冲击方向的依赖性与宏观破裂面具有重要关联;宏观破裂面的存在能够有效阻隔应力在试件中的传递,从而在不同冲击方向下改变冲击应力的传播路径及范围。; 关键词冲击方向 “天然”分布裂隙强度特性颗粒流数值模拟裂隙提取、旋转及移植; Keywords impact direction “Naturally”distributed fracture strength characteristic numerical simulation of particle flow code fracture extraction,rotation and transplantation; 分类号 TU45 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于卷积神经网络的煤岩微裂隙提取方法	郑江韬齐子豪刘佳存马德明鞠杨	《矿业科学学报》 CSCD	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于深度学习的煤岩Micro-CT裂隙智能提取与应用	王登科房禹魏建平张宏图赵立桢王龙航夏缘帝李璐王少璞张强任海慧	《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进U-Net模型的露天矿钻孔裂隙识别研究	宋纹瑶张梅郭连军邓丁高崇赵鑫	《矿冶工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	岩体暴露面图像中裂隙全自动提取方法研究	吴金吴顺川孙贝贝	《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于区域特征的岩石裂隙边缘提取研究	王卫星杨记明	《计算机应用与软件》 CSCD	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	冲击方向影响下“天然”破裂砂岩强度特性研究	石浩张后全宋雷李明林钢陆鹏举	《工程科学与技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料