基于深度学习的钻孔图像岩体结构面识别

岩体结构面对岩体稳定性和渗透性有着重要影响，是决定深部地下工程稳定性的重要因素.针对井下电视技术获取的钻孔影像，提出了一种基于深度学习算法(You Only Look Once version 4,YOLO v4)的岩体结构面识别方法，并计算识别岩体结构面的几何参数.首先，采集图像数据并进行预处理.以某隧道工程为案例，使用智能钻孔光学成像仪采集4号和6号钻孔图像，筛选含有结构面的钻孔图像进行标注以建立Ground truth数据集.从中随机选择数据集的70%作为训练数据、10%作为验证数据、20%作为测试数据，并对训练数据集使用数据增强处理.接下来使用CSPDarkNet53网络作为特征提取网络，构建YOLO v4模型，并采用试错法获取最优参数进行模型训练.利用测试集生成P-R(Precision-Recall)曲线来测试最终的模型训练效果，结果显示P-R曲线的平均精度达0.87,这表明YOLO v4训练结果较好.最后，将定位的结构面采用Canny算法通过拟合上、中、下正弦曲线函数获取岩体结构面边缘，并依据正弦函数的系数计算结构面的4个几何参数(倾向、倾角、深度和张开度).