基于TAUNet分割模型的爆堆块度空间分布研究

为了更好地满足矿区现场爆堆块度实时高精度检测的需要,提出了一种基于深度学习的爆堆块体分割模型TAUNet(Transformer Aspp UNet),该模型在UNet的编码器和解码器中融入Transformer的自我注意机制,利用其处理大型特征映射,改善全局信息的提取,恢复在编码器中跳过的粒度细节。在骨干网络特征提取阶段,加入了ASPP空洞卷积模块,增强了模型对块体局部特征的融合。在爆堆图像分割的基础上,采用爆堆分层的方法获取爆堆的块度空间分布信息。结果表明:(1)TAUNet分割模型具有良好分割性能,模型训练评价指标骰子系数、交并比、召回率分别达到97.12%、94.61%、96.2%,均优于主流的语义分割模型,对现场爆堆块体有着良好的分割效果;(2)通过爆堆分层的方法可知肇庆某矿山西采区315~300 m平台的爆堆块度空间分布,87.15%岩块粒径分布在0~0.6 m, 9.9%的岩块粒径分布于0.6~1.0 m,大于1.0 m的大块占2.95%。研究结果能够为爆破效果评价的精细化、智能化发展提供参考借鉴。