-
公开(公告)号:CN114994173B
公开(公告)日:2025-05-23
申请号:CN202210525149.6
申请日:2022-05-14
Applicant: 东南大学
IPC: G01N29/04 , G01N29/44 , G06F17/14 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G10L25/24 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供了一种基于摩擦声和深度学习的岩体JRC测量装置及方法,包括探头端、音频采集端、数据处理端、控制端和电源模块,探头端设一可拆卸拨片,用于在岩体节理表面划动;音频采集端装设有录音组件和存储设备,用于录制和储存探头端在岩体表面划动时产生的声音信号,并将声音数据传输至数据处理端;数据处理端对音频进行预处理和特征提取,并通过训练好的深度神经网络模型对特征进行识别,得出对应岩体节理的粗糙度系数;控制端用于显示测量出的节理粗糙度系数、电量以及进行文件的命名、导出等操作。本发明能低成本、快速、自动化程度高的测量岩体节理的粗糙度系数,为在野外和工程中测量岩体节理粗糙度系数提供了方便。
-
公开(公告)号:CN114994173A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210525149.6
申请日:2022-05-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于摩擦声和深度学习的岩体JRC测量装置及方法,包括探头端、音频采集端、数据处理端、控制端和电源模块,探头端设一可拆卸拨片,用于在岩体节理表面划动;音频采集端装设有录音组件和存储设备,用于录制和储存探头端在岩体表面划动时产生的声音信号,并将声音数据传输至数据处理端;数据处理端对音频进行预处理和特征提取,并通过训练好的深度神经网络模型对特征进行识别,得出对应岩体节理的粗糙度系数;控制端用于显示测量出的节理粗糙度系数、电量以及进行文件的命名、导出等操作。本发明能低成本、快速、自动化程度高的测量岩体节理的粗糙度系数,为在野外和工程中测量岩体节理粗糙度系数提供了方便。
-