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基于模拟法矿区贯通误差预计的可视化研究
1
作者
胡荣明
庞兆峻
+2 位作者
竞霞
杨彦臻
魏青博
《煤炭技术》
CAS
2024年第3期86-90,共5页
矿山测量中的贯通误差预计工作,是利用最小二乘准则与误差传播律进行误差最大限度估算,常绘制二维平面图对贯通误差的累积过程进行表达。为探讨矿区贯通误差预计工作的新方式,尝试在模拟法贯通误差预计的基础上,通过Web三维引擎进行贯...
矿山测量中的贯通误差预计工作,是利用最小二乘准则与误差传播律进行误差最大限度估算,常绘制二维平面图对贯通误差的累积过程进行表达。为探讨矿区贯通误差预计工作的新方式,尝试在模拟法贯通误差预计的基础上,通过Web三维引擎进行贯通误差预计图的三维可视化表达。利用3D绘图协议WebGL、JavaScript以及HTML设计建模,综合实现设计坐标的随机值模拟、点位与相对误差椭圆生成、三维巷道及设计导线生成等工作,同时利用three.js库将设计信息融合进而实现人机交互。在三交一号矿井贯通工程中,针对此模型进行了可行性分析并结合Spring框架开发应用系统,结果表明:目标贯通处的误差预计大小为99.8 mm,满足贯通允许偏差,且符合并能反映出误差累积的规律和大小,通过进一步的场景渲染与系统的前后端设计,可为矿区贯通误差预计工作的开展提供Web三维服务。
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关键词
贯通误差预计
蒙特卡洛模拟法
三维可视化
矿井巷道
WEB应用
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职称材料
YOLOv7在探地雷达B-Scan图像解译中的应用
被引量:
1
2
作者
胡荣明
李鑫
+2 位作者
竞霞
武建强
魏青博
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第8期29-33,共5页
探地雷达技术已被广泛应用于隧道衬砌病害检测方面,针对探地雷达B-Scan图像解译,近年来涌现出了许多深度学习算法,但YOLOv7算法在该领域尚未被应用。本文首先通过FDTD正演模拟了隧道衬砌的空洞和渗漏水病害,并实地采集隧道内12条测线数...
探地雷达技术已被广泛应用于隧道衬砌病害检测方面,针对探地雷达B-Scan图像解译,近年来涌现出了许多深度学习算法,但YOLOv7算法在该领域尚未被应用。本文首先通过FDTD正演模拟了隧道衬砌的空洞和渗漏水病害,并实地采集隧道内12条测线数据分析其病害分布情况,以此构成隧道衬砌病害数据集;然后基于YOLOv7算法,利用两类病害的不同图像特征,实现对隧道衬砌病害的自动解译。研究结果表明,利用YOLOv7目标检测算法,对整体病害的识别准确率、召回率分别达到97.87%、90.61%。当IoU取0.5时,对空洞病害和渗漏水病害的识别准确率分别为97.2%和96.4%;最后随机选取100张图像进行测试,测试结果的准确率达94%。最终的试验识别结果能很好地应用在生产项目中。
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关键词
YOLOv7
隧道衬砌病害
探地雷达
深度学习
FDTD正演模拟
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职称材料
改进U-Net模型的无人机影像在建道路分类
3
作者
胡荣明
魏青博
+2 位作者
竞霞
廖雨欣
任乐宽
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023年第5期8-15,共8页
针对无人机影像背景复杂,城市在建道路分类易被相似目标、建设设施等信息干扰的问题,提出了基于改进U-Net模型的无人机影像在建道路提取模型。为获取更深层次的边界细节信息,采用Res2net结构分阶替换原有U-Net网络的卷积层,提高网络下...
针对无人机影像背景复杂,城市在建道路分类易被相似目标、建设设施等信息干扰的问题,提出了基于改进U-Net模型的无人机影像在建道路提取模型。为获取更深层次的边界细节信息,采用Res2net结构分阶替换原有U-Net网络的卷积层,提高网络下采样深度;增加CBAM双注意力机制模块引于各分块特征信息之后,对空间和通道进行重新校准,强调道路特征,校正模型参数;引入改进的Dense ASPP模块,与前层次的细节信息拼接,增强道路区域上下文信息的获取能力。结果表明,所提出的改进U-Net网络训练的提取模型在精确率、召回率、F1分值、平均交并比等评价指标上,均优于传统的U-Net、DeeplabV3+、HRnet等网络模型,可有效提取建设道路各阶段信息,针对在建道路项目的施工进度监测提供方法支持。
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关键词
无人机影像
语义分割
深度学习
注意力机制
道路提取
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职称材料
题名
基于模拟法矿区贯通误差预计的可视化研究
1
作者
胡荣明
庞兆峻
竞霞
杨彦臻
魏青博
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
出处
《煤炭技术》
CAS
2024年第3期86-90,共5页
基金
国家自然科学基金项目(42171394)。
文摘
矿山测量中的贯通误差预计工作,是利用最小二乘准则与误差传播律进行误差最大限度估算,常绘制二维平面图对贯通误差的累积过程进行表达。为探讨矿区贯通误差预计工作的新方式,尝试在模拟法贯通误差预计的基础上,通过Web三维引擎进行贯通误差预计图的三维可视化表达。利用3D绘图协议WebGL、JavaScript以及HTML设计建模,综合实现设计坐标的随机值模拟、点位与相对误差椭圆生成、三维巷道及设计导线生成等工作,同时利用three.js库将设计信息融合进而实现人机交互。在三交一号矿井贯通工程中,针对此模型进行了可行性分析并结合Spring框架开发应用系统,结果表明:目标贯通处的误差预计大小为99.8 mm,满足贯通允许偏差,且符合并能反映出误差累积的规律和大小,通过进一步的场景渲染与系统的前后端设计,可为矿区贯通误差预计工作的开展提供Web三维服务。
关键词
贯通误差预计
蒙特卡洛模拟法
三维可视化
矿井巷道
WEB应用
Keywords
break-through error estimation
Monte Carlo simulation
3D visualization
mine roadway
Web application
分类号
TD172 [矿业工程—矿山地质测量]
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职称材料
题名
YOLOv7在探地雷达B-Scan图像解译中的应用
被引量:
1
2
作者
胡荣明
李鑫
竞霞
武建强
魏青博
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第8期29-33,共5页
基金
国家自然科学基金(42171394)。
文摘
探地雷达技术已被广泛应用于隧道衬砌病害检测方面,针对探地雷达B-Scan图像解译,近年来涌现出了许多深度学习算法,但YOLOv7算法在该领域尚未被应用。本文首先通过FDTD正演模拟了隧道衬砌的空洞和渗漏水病害,并实地采集隧道内12条测线数据分析其病害分布情况,以此构成隧道衬砌病害数据集;然后基于YOLOv7算法,利用两类病害的不同图像特征,实现对隧道衬砌病害的自动解译。研究结果表明,利用YOLOv7目标检测算法,对整体病害的识别准确率、召回率分别达到97.87%、90.61%。当IoU取0.5时,对空洞病害和渗漏水病害的识别准确率分别为97.2%和96.4%;最后随机选取100张图像进行测试,测试结果的准确率达94%。最终的试验识别结果能很好地应用在生产项目中。
关键词
YOLOv7
隧道衬砌病害
探地雷达
深度学习
FDTD正演模拟
Keywords
YOLOv7
Tunnel lining diseases
ground penetrating radar(GPR)
deep learning
FDTD forward simulations
分类号
P23 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
改进U-Net模型的无人机影像在建道路分类
3
作者
胡荣明
魏青博
竞霞
廖雨欣
任乐宽
机构
西安科技大学测绘科学与技术学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023年第5期8-15,共8页
基金
国家自然科学基金项目(42171394)。
文摘
针对无人机影像背景复杂,城市在建道路分类易被相似目标、建设设施等信息干扰的问题,提出了基于改进U-Net模型的无人机影像在建道路提取模型。为获取更深层次的边界细节信息,采用Res2net结构分阶替换原有U-Net网络的卷积层,提高网络下采样深度;增加CBAM双注意力机制模块引于各分块特征信息之后,对空间和通道进行重新校准,强调道路特征,校正模型参数;引入改进的Dense ASPP模块,与前层次的细节信息拼接,增强道路区域上下文信息的获取能力。结果表明,所提出的改进U-Net网络训练的提取模型在精确率、召回率、F1分值、平均交并比等评价指标上,均优于传统的U-Net、DeeplabV3+、HRnet等网络模型,可有效提取建设道路各阶段信息,针对在建道路项目的施工进度监测提供方法支持。
关键词
无人机影像
语义分割
深度学习
注意力机制
道路提取
Keywords
UAV image
semantic segmentation
deep learning network
attention mechanism
road extraction
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模拟法矿区贯通误差预计的可视化研究
胡荣明
庞兆峻
竞霞
杨彦臻
魏青博
《煤炭技术》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
2
YOLOv7在探地雷达B-Scan图像解译中的应用
胡荣明
李鑫
竞霞
武建强
魏青博
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
3
改进U-Net模型的无人机影像在建道路分类
胡荣明
魏青博
竞霞
廖雨欣
任乐宽
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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