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题名基于皮带出渣图像识别渣土含水率区间
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作者
苏国君
龚秋明
周小雄
吴伟锋
陈培新
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机构
北京工业大学城市防灾与减灾教育部重点实验室
重庆交通大学土木工程学院
上海隧道工程有限公司
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出处
《隧道与地下工程灾害防治》
2024年第3期73-81,共9页
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文摘
为实时识别渣土含水率,通过制备3种初始含水率细砂,添加不同泡沫注入比的泡沫制成不同含水率的改良渣土,通过皮带出渣试验平台开展出渣试验,获取皮带上渣土图像,并采集渣土样测定其含水率,以1%为间隔标记含水率区间,建立渣土图像与含水率区间数据集。通过图像预处理,采用简化局部像素强度模式结合完备局部二值模式的方法提取渣土主体图像与边缘图像纹理特征,选取粒子群优化的支持向量机模型作为基模型,进一步构建渣土含水率识别集成学习模型,提高了识别准确率,含水率识别误差为±1%。
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关键词
皮带出渣试验
渣土图像
含水率识别
机器学习
图像纹理
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Keywords
belt slag experiment
muck image
identification of water content
machine learning
image texture
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分类号
TU94
[建筑科学—建筑技术科学]
U455.4
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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