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题名基于TAUNet分割模型的爆堆块度空间分布研究
被引量:1
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作者
郇宝乾
宋家威
张万忠
柴青平
王雪松
徐振洋
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机构
辽宁科技大学矿业工程学院
宏大爆破工程集团有限责任公司
鞍钢集团矿业有限公司
沈阳工业大学建筑与土木学院
辽宁省金属矿产资源绿色开采工程研究中心
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出处
《矿业研究与开发》
CAS
北大核心
2024年第5期37-44,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51974187)
辽宁省教育厅项目(LJKZ0282)。
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文摘
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。
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关键词
爆堆块度
图像分割
TAUNet
爆堆分层
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Keywords
Blast reactor block
Image segmentation
TAUNet
Layering blast reactor
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分类号
TD235
[矿业工程—矿井建设]
TP394.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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