Окружающая горная структура является одним из ключевых геологических факторов, влияющих на эффективность и безопасность проходки туннелей в горной породе полного сечения (TBM), и исследование методов распознавания окружающей горной структуры с помощью ТБМ, которые были бы быстрыми, точными и обладающими сильной адаптивной способностью к окружающей среде имеет важное значение. Предложен метод распознавания окружающей горной структуры на основе многокамерной видеосъемки и технологий распознавания изображений. С помощью стереокамеры делаются снимки многоканальной цветной и глубинной информации крупноплощадной обнаженной горной породы из фиксированной точки съемки, на основе параметров расположения стереокамеры и углов съемки и др. корректируется изображение глубины с целью преодоления проблемы искажения изображения; для точного распознавания окружающей горной структуры используется метод тонкой границы. Этот метод представляет собой развитие двухпутевой сверточной нейронной сети, в которой усиливаются прямой и обратный пути передачи изображений, а в обратном пути усиливается захват местных границ изображений для выявления различий между границами горной структуры и обычными пикселями горной породы на изображении, что позволяет более точно определить границы окружающей горной структуры. На примере строительства туннеля TBM для Шестой линии метро города Циндао были собраны 427 групп цветных и глубинных изображений горной породы в реальном масштабе, и дальнейшая проверка метода подтвердила его точность.

Tunnel Boring Machine (TBM);multi camera vision;image recognition;rock structural planes