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通过深度学习方法来估计岩屑的大小和形状，自动分割TBM淤泥图像( Automatic segmentation of TBM muck images via a deep-learning approach to estimate the size and shape of rock chips )
X Zhou Q Gong Y Liu L Yin
实时的渣土分析对于辅助掘进机进行智能掘进具有重要意义。典型的渣土图像具有对比度低、外观差异大、目标重叠等特点，给图像分割带来了很大的挑战。本研究提出了一种基于深度学习的多尺度输入侧输出双UNet（MSD-UNet）和后处理算法，解决了渣土图像的自动分割和岩屑大小和形状估计问题。MSD-UNet采用双解码器的对偶结构，在统一的网络中划分岩石芯片的区域和边界，通过引入边界信息解决岩石芯片的重叠问题。它还集成了多尺度输入和侧向输出，分别增强低层图像特征和监督网络早期层的训练。提出了一种基于广义骰子损失的综合损失函数，以解决类不平衡问题。在后处理过程中，采用多半径侵蚀和种子填充算法进一步分离连接芯片。为了评价该方法的有效性，建立了一个包含TBM施工现场各种渣土图像的数据集，并对MSD-UNet进行了训练和测试。实验结果表明，该方法的分割效果优于U-Net和其他类似的传统分割方法。在区域任务和边界任务上，其F1得分分别为0.867和0.640，在岩屑情况下，平均Hausdorff距离为3.59mm。该方法可在4s内处理一幅2048×2048的图像，基本满足TBM渣土图像实时分析的要求。
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