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国际标准刊号：ISSN 1000-582X
国内统一刊号：CN 50-1044/N
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| 基于机器学习的石窟顶板裂隙热红外识别—以安岳圆觉洞顶板为例 |
| 投稿时间：2024-01-10 修订日期：2024-05-10 |
| 关键词:石窟寺 岩体裂隙识别 深度学习 UNet网络 裂隙分组 聚类分析 |
| 基金项目:国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘要: |
| 石窟顶板层状岩体中发育的裂隙相互交切，极易引发石窟岩体的失稳破坏，对其快速精准识别是石窟保护的重要基础。针对石窟顶板岩体裂隙的非接触精准测量需求，结合热红外探测技术和改进的UNet网络模型，对顶板裂隙网络二值图进行提取，并运用聚类算法，完成了裂隙网络二值图分割识别以及裂隙分组。结果表明，该网络模型各项性能相较于其他网络模型有所提高，Dice系数和推理速度分别达到了71.63%和0.84帧/s，识别过程抵抗人工结构物影响的能力较强，凸显了该方法推理速度快，提取精度高、热红外图像适用性好等特点。以安岳圆觉洞顶板为例，应用该方法共分割识别出153条裂隙，并确定了NW327°和NE55°是顶板裂隙的优势走向，与其他测量方法相比识别效果更好。 |
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