一种隧道掌子面施工信息自动监测方法、设备及存储介质与流程

本发明涉及隧道施工信息，尤其涉及一种隧道掌子面施工信息自动监测方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、铁路隧道掌子面的施工信息主要指各施工工序的施工时间、施工参数和施工质量等相关信息，包含各施工工序的施工时机、施工精细化信息、超欠挖情况、岩面平整度、喷砼平整度等信息。通过采集施工信息可进一步提升隧道施工过程中的管控水平，为开展铁路隧道掌子面施工中的钻爆优化、智能喷砼和支护优化等提供基础数据。

2、当前，采集隧道支护构件施作时机的方式，主要是以人工记录为主，这种方式工作量大、自动化程度低、数据应用困难、可靠度不高；而对岩面和喷砼面平整度一般采用三维激光点云进行采集，但是采集三维激光点云需要购置专用设备，价格高、对掌子面占用时间长且数据量十分庞大，传输处理耗时长。

3、因此，如何实现隧道掌子面区域施工信息的自动化采集，降低监测成本、提高监测智能化、节省能耗，是目前研究的一个重要的问题。

技术实现思路

1、本发明主要解决的技术问题是提供一种隧道掌子面施工信息自动监测方法、设备及存储介质，解决如何实现隧道掌子面区域施工信息的自动化采集，降低监测成本、提高监测智能化水平和节省能耗的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是提供一种隧道掌子面施工信息自动监测方法，包括步骤：

3、采集隧道掌子面施工图像。

4、将隧道掌子面施工图像输入至工序识别网络模型，利用工序识别网络模型识别监测施工工序，得到各施工工序数据。

5、若监测到施工工序为支护构件施工时，将对应的施工工序数据输入至支护构件检测模型，得到支护构件施工信息。

6、在一些实施例中，还包括：采集隧道掌子面施工场地中的岩面喷射混凝土前后的点云数据。

7、对点云数据进行预处理，得到网格点云数据。

8、根据网格点云数据得到平整度信息。

9、在一些实施例中，在对点云数据进行预处理，得到网格点云数据步骤之后，还包括：采用反距离加权插值法对网格点进行插值，方法为：

10、；

11、其中，表示插值点的估计值，表示已知网格点的值，表示估计网格点与已知网格点距离的倒数，表示网格点数量。

12、在一些实施例中，根据网格点云数据得到平整度信息，方法包括：

13、将网格点云数据沿隧道中心线展开，得到正交影像图；

14、根据正交影像图滑动计算每个窗口内所有像素点的高度标准差，高度标准差用于衡量平整度信息。

15、在一些实施例中，工序识别网络模型包括：主干模块、检测模块以及第一分类模块。

16、主干模块的输入层用于输入隧道掌子面施工图像，主干模块用于提取隧道掌子面施工图像的特征，得到特征图，并将特征图分别输入至检测模块与第一分类模块。

17、检测模块接收特征图，并根据特征图对施工目标进行检测，得到施工目标图。

18、第一分类模块接收特征图，并根据特征图对施工工序进行分类，输出各施工工序数据。

19、在一些实施例中，支护构件检测模型包括依次连接的分割模块、孔位分析模块以及第二分类模块。

20、分割模块的输入层用于接收支护构件施工对应的施工工序数据，并提取支护构件施工对应的施工工序数据的特征，输出检测分割图至孔位分析模块。

21、孔位分析模块接收检测分割图，并根据检测分割图检测支护构件的位置，得到支护构件的点位信息。

22、第二分类模块对点位信息进行分类识别，得到支护构件信息。

23、在一些实施例中，工序识别网络模型的总损失函数为：

24、；

25、其中，表示施工目标检测类损失函数，表示施工目标检测框损失函数，表示施工工序分类损失函数。

26、支护构件检测模型的总损失函数为：

27、；

28、其中，表示支护构件检测类损失函数，表示支护构件检测框损失函数，表示分割损失函数。

29、在一些实施例中，还包括：监测施工人员是否有效佩戴安全帽，方法为：

30、识别出施工人员对应的像素集合中的像素数，识别出与所述施工人员相邻的安全帽对应的像素集合中的像素数，则安全帽佩戴指数通过如下公式计算：

31、；

32、其中，表示施工人员对应的像素集合与安全帽对应的像素集合相交重合的像素数，表示施工人员对应的像素集合与安全帽对应的像素集合并集后的总像素数，表示第一阈值，大于0.5；

33、若所述安全帽佩戴指数大于或等于0，则代表施工人员有效佩戴安全帽。

34、为解决上述技术问题，本申请还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种的隧道掌子面施工信息自动监测方法。

35、为解决上述技术问题，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序用于实现上述任意一种的隧道掌子面施工信息自动监测方法。

36、有益效果：本发明公开了一种隧道掌子面施工信息自动监测方法、设备及存储介质，该方法包括步骤：采集隧道掌子面施工图像；将隧道掌子面施工图像输入至工序识别网络模型，利用工序识别网络模型识别监测施工工序，得到各施工工序数据；若监测到施工工序为支护构件施工时，将对应的施工工序数据输入至支护构件检测模型，得到支护构件施工信息。本申请的方法可以实现隧道掌子面区域施工信息的自动化采集，降低监测成本、提高监测智能化水平。

技术特征：

1.一种隧道掌子面施工信息自动监测方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法，其特征在于，在对所述点云数据进行预处理，得到网格点云数据步骤之后，还包括：

4.根据权利要求3所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法，其特征在于，所述根据所述网格点云数据得到平整度信息，方法包括：

5.根据权利要求1所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法，其特征在于，所述工序识别网络模型包括：主干模块、检测模块以及第一分类模块；

6.根据权利要求1所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法，其特征在于，所述支护构件检测模型包括依次连接的分割模块、孔位分析模块以及第二分类模块；

7.根据权利要求1所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法，其特征在于，所述工序识别网络模型的总损失函数为：

8.根据权利要求1所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法，其特征在于，还包括：监测施工人员是否有效佩戴安全帽，方法为：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序用于实现权利要求1至8任一项所述的隧道掌子面施工信息自动监测方法。

技术总结
本发明公开了一种隧道掌子面施工信息自动监测方法、设备及存储介质，该方法包括步骤：采集隧道掌子面施工图像；将隧道掌子面施工图像输入至工序识别网络模型，利用工序识别网络模型识别监测施工工序，得到各施工工序数据；若监测到施工工序为支护构件施工时，将对应的施工工序数据输入至支护构件检测模型，得到支护构件施工信息。本申请的方法可以实现隧道掌子面区域施工信息的自动化采集，降低监测成本、提高监测智能化水平。

技术研发人员：田四明,王在广,连捷,黎旭,王列伟,霍建勋,邢培刚,倪光斌,石峥映,吴歆彦,吴国强,张艺腾
受保护的技术使用者：兰新铁路甘青有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5