云南王家寨隧道突涌视频特征与智能识别方法研究
后印本
Research on Intelligent Recognition and Characteristic Analysis of Water and Mud Bursting in Wangjiazhai Tunnel
摘要: 以云南王家寨半成岩隧道突涌为工程背景，分析突涌发生全过程的视频特征，选取了适用于识别隧道突涌特征的深度学习模型，利用Mask R-CNN网络，实现了云南王家寨半成岩隧道突涌的分类与分割。主要完成的研究内容如下：（1）分析王家寨隧道突涌灾害发生的原因，并总结隧道突涌段落的处治措施：分别采用综合降水降低掌子面上的承压水头、洞内帷幕注浆、密排管棚和小导管增加拱部的承压力，确保开挖过程中的稳定和施工的安全。（2）分析王家寨隧道现场视频图像，获得突涌的基本视频特征：1）灾害的突发性；2）突涌的规模性；3）突涌泥沙含量高；4）兼具突发性和预兆性，同时提出一种突涌等级划分方式。（3）制作云南王家寨隧道突涌典型图像数据集，利用Mask R-CNN网络对样本进行训练学习，实现了对不同类型突涌智能分类和分割。测试集测试部分mAP达到90.0 %，相比于Faster R-CNN，Mask R-CNN对王家寨隧道突涌特征的提取与表达能力更强，同时具有更高的准确率。
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2025-08-04 17:25:19 |
ChinaXiv:202508.00181V1
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