一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置

1.本技术涉及隧道工程技术领域，特别是涉及一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置。

背景技术：

2.掌子面又称礃子面，指开挖坑道(采煤、采矿或隧道工程中)不断向前推进的工作面；岩体完整程度则是衡量工程岩体质量和稳定性高低的基本尺度，分为完整、较完整、完整性差、较破碎、破碎五个等级。隧道掌子面岩体完整程度的定量分级在隧道工程建设中具有重要意义，如果不能科学、准确地判定掌子面围岩质量，势必给隧道设计、施工、运营和维护带来严重的影响，造成工程建设成本浪费甚至人员的伤亡。
3.目前，传统的隧道掌子面岩体完整程度勘察一般是通过肉眼观察及工程经验推理掌子面节理裂隙发育状况，手动提取掌子面节理裂隙图，再基于手动提取的掌子面节理裂隙图，采用z-rbi法评估掌子面岩体完整程度。
4.然而，手动提取的掌子面节理裂隙图效率低、精度差，并且z-rbi法以隧道底板中心为圆心，各方位的测线以相同起点进行布设，导致隧道掌子面中下部位测线较密，而掌子面与衬砌结构距离更近部位的测线较稀疏，难以准确反映掌子面各部位的岩体完整程度。

技术实现要素：

5.本技术提供一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置，以解决现有技术难以准确反映掌子面各部位的岩体完整程度的问题。
6.为了解决上述问题，本技术采用了以下的技术方案：
7.第一方面，本技术实施例提供了一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法，所述方法包括：
8.将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图，所述节理裂隙特征图用于表征所述掌子面岩体的裂隙信息；
9.基于所述节理裂隙特征图，得到多个不同的虚拟测线布设图；其中，不同的虚拟测线布设图是以所述节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，预设角度为布设间隔，在所述节理裂隙特征图上绘制虚拟测线得到的；
10.针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条所述虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面积；
11.基于多个所述虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度。
12.在本技术一实施例中，所述预设位置包括：拱顶，左拱脚，右拱脚和掌子面形心；其中，所述掌子面形心设置在所述节理裂隙特征图的中心区域。
13.在本技术一实施例中，针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条所述虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面
积，包括：
14.针对每个所述虚拟测线布设图，计算该虚拟测线布设图中每条虚拟测线的岩体块度系数；
15.基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积；
16.基于每个测量区域的等效面积，确定该虚拟测线布设图的等效面积。
17.在本技术一实施例中，基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积，包括：
18.基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，通过正弦定理计算得到三角形区域面积；
19.将所述三角形区域面积确定为相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积。
20.在本技术一实施例中，基于多个所述虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度，包括：
21.针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图的等效面积和预设掌子面面积的比值，确定该虚拟测线布设图对应的初始评价指标；
22.将所有虚拟测线布设图的初始评价指标的平均值，确定为所述掌子面岩体的岩体完整程度综合量化指标；
23.基于所述岩体完整程度综合量化指标与岩体完整程度类型的映射关系，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度。
24.在本技术一实施例中，将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图，包括：
25.基于n种不同的裁剪尺寸，对所述掌子面岩体图像进行裁剪，得到n个子图组，每个子图组包括对应裁剪尺寸下的若干张第一子图；n为大于等于1的整数；
26.针对任一子图组，对所述子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图；将所述第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图；合并所述初始节理裂隙特征子图，得到所述子图组对应的初始节理裂隙特征图；
27.基于n个子图组各自对应的初始节理裂隙特征图，得到所述节理裂隙特征图。
28.在本技术一实施例中，对所述子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图，包括：
29.对所述第一子图进行灰度处理，并获取所述第一子图中每种原始灰度值各自对应的分布频率；
30.基于每种原始灰度值各自对应的分布频率，计算灰度累积分布频率；
31.基于所述灰度累积分布频率和所述第一子图的灰度级，得到目标灰度值；
32.基于所述目标灰度值，得到图像均衡化后的所述第二子图。
33.在本技术一实施例中，所述节理裂隙提取模型包括对称的编码路径和解码路径；将所述第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图，包括：
34.将所述第二子图输入所述编码路径，利用预设数量的编码模块由浅入深地逐层提取所述第二子图的特征信息，以得到编码特征图；其中，每个编码模块包括编码网络和与所
述编码网络跳层连接的跳层网络，所述跳层网络用于将上一个编码模块输出的特征图叠加在当前编码模块的编码网络输出的特征图上，叠加后的特征图即为所述当前编码模块的输出；
35.将所述编码特征图输入所述解码路径，利用与所述编码模块一一对应的解码模块对所述编码特征图进行逐层解码，以输出得到所述初始节理裂隙特征子图。
36.第二方面，基于相同发明构思，本技术实施例提供了一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价装置，所述装置包括：
37.特征提取模块，用于将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图，所述节理裂隙特征图用于表征所述掌子面岩体的裂隙信息；
38.测线布设模块，用于基于所述节理裂隙特征图，得到多个不同的虚拟测线布设图；其中，不同的虚拟测线布设图是以所述节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，预设角度为布设间隔，在所述节理裂隙特征图上绘制虚拟测线得到的；
39.等效面积确定模块，用于针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条所述虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面积；
40.岩体完整程度确定模块，用于基于多个所述虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度。
41.在本技术一实施例中，所述预设位置包括：拱顶，左拱脚，右拱脚和掌子面形心；其中，所述掌子面形心设置在所述节理裂隙特征图的中心区域。
42.在本技术一实施例中，所述等效面积确定模块，包括：
43.岩体块度系数计算子模块，用于针对每个所述虚拟测线布设图，计算该虚拟测线布设图中每条虚拟测线的岩体块度系数；
44.第一等效面积确定子模块，用于基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积；
45.第二等效面积确定子模块，用于基于每个测量区域的等效面积，确定该虚拟测线布设图的等效面积。
46.在本技术一实施例中，所述第一等效面积确定子模块，包括：
47.正弦定理计算单元，用于基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，通过正弦定理计算得到三角形区域面积；
48.等效面积确定单元，用于将所述三角形区域面积确定为相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积。
49.在本技术一实施例中，所述岩体完整程度确定模块，包括：
50.初始评价指标确定子模块，用于针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图的等效面积和预设掌子面面积的比值，确定该虚拟测线布设图对应的初始评价指标；
51.岩体完整程度综合量化指标确定子模块，用于将所有虚拟测线布设图的初始评价指标的平均值，确定为所述掌子面岩体的岩体完整程度综合量化指标；
52.岩体完整程度确定子模块，用于基于所述岩体完整程度综合量化指标与岩体完整
程度类型的映射关系，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度。
53.在本技术一实施例中，所述特征提取模块，包括：
54.裁剪子模块，用于基于n种不同的裁剪尺寸，对所述掌子面岩体图像进行裁剪，得到n个子图组，每个子图组包括对应裁剪尺寸下的若干张第一子图；n为大于等于1的整数；
55.初始节理裂隙特征图获取子模块，用于针对任一子图组，对所述子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图；将所述第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图；合并所述初始节理裂隙特征子图，得到所述子图组对应的初始节理裂隙特征图。
56.节理裂隙特征图获取子模块，用于基于n个子图组各自对应的初始节理裂隙特征图，得到所述节理裂隙特征图。
57.在本技术一实施例中，所述图像均衡化处理子模块，包括：
58.分布频率获取单元，用于对所述第一子图进行灰度处理，并获取所述第一子图中每种原始灰度值各自对应的分布频率；
59.累积分布频率单元，用于基于每种原始灰度值各自对应的分布频率，计算灰度累积分布频率；
60.目标灰度值获取单元，用于基于所述灰度累积分布频率和所述第一子图的灰度级，得到目标灰度值；
61.第二子图获取单元，用于基于所述目标灰度值，得到图像均衡化后的所述第二子图。
62.在本技术一实施例中，所述所述节理裂隙提取模型包括对称的编码路径和解码路径；所述子图输出子模块，包括：
63.编码单元，用于将所述第二子图输入所述编码路径，利用预设数量的编码模块由浅入深地逐层提取所述第二子图的特征信息，以得到编码特征图；其中，每个编码模块包括编码网络和与所述编码网络跳层连接的跳层网络，所述跳层网络用于将上一个编码模块输出的特征图叠加在当前编码模块的编码网络输出的特征图上，叠加后的特征图即为所述当前编码模块的输出；
64.解码单元，用于将所述编码特征图输入所述解码路径，利用与所述编码模块一一对应的解码模块对所述编码特征图进行逐层解码，以输出得到所述初始节理裂隙特征子图。
65.与现有技术相比，本技术包括以下优点：
66.本技术实施例提供的一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法，通过节理裂隙提取模型对将经过预处理的掌子面岩体图像进行特征提取，能够更为快速、准确地获取更多掌子面节理裂隙信息；同时，通过以节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，绘制多个虚拟测线布设图，能够使虚拟测线更为均衡地分布在节理裂隙特征图上，加密了节理裂隙特征图中各个部位的测线密度，能够更好地反映出虚拟测线和节理裂隙的交切关系，最后再根据每个虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定掌子面岩体的岩体完整程度，实现掌子面围岩结构的精细化定量评价，为隧道设计、施工、运营和维护提供更为准确的数据参考。
附图说明
67.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
68.图1是现有技术中z-rbi法的虚拟测线布设示意图。
69.图2是本技术一实施例中的基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法的步骤流程图。
70.图3是本技术一实施例中的裁剪尺寸为32
×
32像素时得到的初始节理裂隙特征图。
71.图4是本技术一实施例中的裁剪尺寸为256
×
256像素时得到的初始节理裂隙特征图。
72.图5是本技术一实施例中的第一子图示意图。
73.图6是本技术一实施例中的第二子图示意图。
74.图7是本技术一实施例中的deepintactness模型的结构示意图。
75.图8是本技术一实施例中的毕莫园隧道zk92+850处掌子面的原始图像。
76.图9是本技术一实施例中的手动提取的节理裂隙特征图。
77.图10是本技术一实施例中的deepintactness模型提取的节理裂隙特征图。
78.图11是本技术一实施例中的四个放射中心各自对应的虚拟测线布设图。
79.图12是本技术一实施例中的掌子面岩体完整程度rbi指标玫瑰花图。
80.图13是本技术一实施例中的基于图像的掌子面岩体完整程度评价装置的功能模块示意图。
81.附图标记：1300-基于图像的掌子面岩体完整程度评价装置；1301-特征提取模块。1302-测线布设模块；1303-等效面积确定模块；1304-岩体完整程度确定模块。
具体实施方式
82.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
83.需要说明的是，rbi(岩体块度系数)是以超前平硐或钻孔的方式获取岩芯饼统计岩芯的实际长度，采用[3cm，10cm]，[10cm，30cm]，[30cm，50cm]，[50cm，100cm]及[100cm，+∞]五个区间的岩芯采样率与各自区间较小阈值乘积的累计值作为岩体质量衡量标准，用公式表示为：
[0084]
rbi＝3c
r3
+10c
r10
+30c
r30
+50c
r50
+100c
r100
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)；
[0085]
式中：c
r3
、c
r10
、c
r30
、c
r50
、c
r100
分别为[3cm，10cm]、[10cm，30cm]、[30cm，50cm]、[50cm，100cm]及[100cm,+∞]五个区间的岩芯获得率，以百分数表示，视为权值；3、10、30、50、100为常数。
[0086]
参照表1，示出了岩体完整程度与rbi之间的对应关系。
[0087]
表1岩体完整程度与rbi对应关系表
[0088]
岩体完整程度rbi完整》31.39较完整14.59～31.4较破碎4.74～14.59破碎0.58～4.74极破碎《0.58
[0089]
岩体块度系数rbi是表征岩体块度大小及其结构类型的一个综合指标，它反映了组成岩体的块度(尺寸)大小以及相互组合关系，rbi越大，岩体完整性越好。rbi最大值为100，表示完整岩芯长度均大于100cm，是一种典型的整体块结构。
[0090]
参照图1，示出了z-rbi法的虚拟测线布设示意图，z-rbi法用玫瑰花图方位角表征测线位置，玫瑰花图半径表征对应方位岩体结构rbi(岩体块度系数)量化值。z-rbi法以隧道底板中点为放射中心，以10
°
为测线布设间隔，向隧道轮廓线布设19条虚拟测线，以相邻测线rbi平均值作为半径绘制各测区等效面积圆弧形，并用等效面积圆弧形围成的扇形面积作为衡量该测区岩体结构特征。将各等效面积圆弧形围成的扇形面积求和与半径为100的半圆面积比较，最终获取z-rbi值。基于岩体结构类型与z-rbi对应关系表，可以查得z-rbi值对应的岩体完整程度。
[0091]
然而，z-rbi法以隧道底板中点为放射中心，各方位的测线以相同起点进行布设，导致隧道掌子面中下部位测线较密，而掌子面与衬砌结构距离更近部位的测线较稀疏，难以准确反映掌子面各部位的岩体完整程度；rbi指标玫瑰花图能初步反映层状岩体的展布方向，但需层状岩体厚度较小，且层状岩体与掌子面相交的迹线需较完整分布在整个掌子面上，若迹线方位与其主要分布的测区方位相似，则与测线交切较少，难以被检测。
[0092]
针对上述现有技术存在的缺陷，本技术旨在提供一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法，一方面，通过节理裂隙提取模型对将经过预处理的掌子面岩体图像进行特征提取，更为快速、准确地获取更多掌子面节理裂隙信息；另一方面，基于提取到的节理裂隙特征图，通过加密节理裂隙特征图中各个部位的测线密度，能够更好地反映出虚拟测线和节理裂隙的交切关系，使得计算结果能够更为客观地反映掌子面岩体的岩体完整程度，为隧道设计、施工、运营和维护提供更为准确的数据参考。
[0093]
参照图2，示出了本技术一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法，该方法具体可以包括以下步骤：
[0094]
s101：将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图。
[0095]
需要说明的是，由于隧道施工条件限制，光照不均匀且掌子面起伏幅度较大将导致阴影出现，并且掌子面表面可能存在多种岩性，不同岩性对于光线的反射能力不同，图像不同区域灰度值存在较大差异，这将对节理裂隙提取造成干扰。若直接将高分辨率图像输入节理裂隙提取模型进行裂隙提取对计算机硬件设备要求较高，并且效果也不理想。
[0096]
在本实施方式中，为了更全面获取隧道掌子面全断面信息，可以通过高分辨率相机采集图像尺寸大于3000
×
2000像素的掌子面岩体图像，并对掌子面岩体图像进行预处理。具体而言，可以对图像均衡化处理进行图像均值化处理，增加图像的对比度，以使提取
的节理裂隙特征图能够反映更多掌子面节理裂隙信息，为后续进行掌子面岩体完整程度的定量分级提供客观、准确的依据。
[0097]
s102：基于节理裂隙特征图，得到多个不同的虚拟测线布设图；其中，不同的虚拟测线布设图是以节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，预设角度为布设间隔，在节理裂隙特征图上绘制虚拟测线得到的。
[0098]
在本实施方式中，考虑到洞壁处掌子面岩体完整程度对隧道衬砌的影响最大，为了重点反映洞壁处掌子面岩体完整程度情况且同时考虑掌子面各部位完整性，将在节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，分别绘制虚拟测线得到多个不同的虚拟测线布设图。
[0099]
在本实施方式中，参照图5，可以分别以以隧道掌子面最可能出现失稳状况的四个部位，即拱顶、左拱脚、右拱脚和掌子面形心四个不同位置为放射中心，10
°
的预设角度，分别得到四个不同的虚拟测线布设图。需要说明的是，本实施方式不对放射中心的设置位置以及预设角度进行限制，根据实际需求进行设置即可。
[0100]
需要进一步说明的是，掌子面形心设置在节理裂隙特征图的中心区域，具体可设置为隧道底板中垂线上，距离底板4r/3π处，其中，r为节理裂隙特征图中掌子面岩体的半径。过以节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，绘制多个虚拟测线布设图，能够使虚拟测线更为均衡地分布在节理裂隙特征图上，加密了节理裂隙特征图中各个部位的测线密度，能够更好地反映出虚拟测线和节理裂隙的交切关系，避免节理裂隙的方位与单一方向的虚拟测线相似时，使得虚拟测线与节理裂隙的交切较少，难以被检测，造成计算得到的rbi指标不够准确。
[0101]
s103：针对每个虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条虚拟测线对应的岩体块度系数和预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面积。
[0102]
在本实施方式中，每相邻两条虚拟测线之间将形成一个测量区域，每个测量区域的等效面积之和即为虚拟测线布设图的等效面积；而每个测量区域的等效面积又可以通过公式(1)计算虚拟测线布设图中每条虚拟测线对应的岩体块度系数，即rbi值得到。
[0103]
在本实施方式中，可以根据每条虚拟测线对应rbi值作为虚拟测线对应的等效长度，再根据相邻两条虚拟测线各自对应的rbi值和两条虚拟测线之间的预设角度，计算得到相邻两条虚拟测线形成的测量区域的等效面积，进而求取整个虚拟测线布设图的等效面积，等效面积能够表征整个掌子面岩体的完整程度，等效面积越大，说明掌子面岩体越完整。
[0104]
具体而言，在计算每个测量区域的等效面积时，可以基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和预设角度，通过正弦定理计算得到一个三角形区域面积，并将三角形区域面积确定为该测量区域的等效面积，最后累加各个测量区域的等效面积，即为虚拟测线布设图的等效面积。
[0105]
s104：基于多个虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定掌子面岩体的岩体完整程度。
[0106]
在本实施方式中，针对每个虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图的等效面积和预设掌子面面积的比值，确定该虚拟测线布设图对应的初始评价指标，也就是说，不同的放射中心将对应不同的初始评价指标。
[0107]
需要说明的是，由于当完整岩芯长度均大于100cm时，是一种典型的整体块结构。因此，可以将半径为100cm的半圆面积作为预设掌子面面积。
[0108]
在本实施方式中，由于存在多个虚拟测线布设图，需要通过多个虚拟测线布设图对掌子面岩体进行综合评价，因此，在得到每个虚拟测线布设图的初始评价指标之后，将求取所有虚拟测线布设图的初始评价指标的平均值，进而得到掌子面岩体的岩体完整程度综合量化指标，该岩体完整程度综合量化指标用i-rbi表示，该i-rbi值即为各测线放射中心情况下的初始评价指标的均值。
[0109]
在本实施方式中，在求取掌子面岩体的i-rbi之后，便可基于岩体完整程度综合量化指标与岩体完整程度类型的映射关系，确定掌子面岩体的岩体完整程度。
[0110]
需要说明的是，在岩体完整性指数kv与rbi之间存在以下关系：
[0111]kv
＝0.187rbi
0.403
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)；
[0112]
其中，kv为岩体完整性指数(intactness index of rock mass)，是规范中用于衡量岩体破碎程度的指标，其定义为：岩体弹性纵波速度与岩石弹性纵波速度之比的平方；rbi为岩体块度系数。
[0113]
i-rbi与rbi之间存在以下关系：
[0114][0115]
在岩体完整性指数kv与rbi的相关关系的基础上，结合rbi与i-rbi的相关关系，可得岩体完整性指数kv与i-rbi值的转换表达式：
[0116]kv
＝1.196(i_rbi)
0.201
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)；
[0117]
在本实施方式中，根据《工程岩体分级标准(gb50218-2014)》提出的kv与岩体完整程度对应关系(见表2)，岩体完整程度类型与rbi值对应关系(见表1)，以及公式(1)-(3)，可得岩体完整程度类型与岩体完整程度综合量化指标i-rbi值的对应关系(见表3)。
[0118]
表2岩体完整程度与kv对应关系表
[0119]
岩体完整程度kv完整》0.75较完整0.55～0.75较破碎0.35～0.55破碎0.15～0.35极破碎《0.15
[0120]
表3岩体完整程度与i-rbi对应关系表
[0121]
岩体完整程度i-rbi完整》9.82
×
10-2
较完整2.10
×
10-2
～9.82
×
10-2
较破碎2.22
×
10-2
～2.10
×
10-2
破碎3.27
×
10-5
～2.22
×
10-3
极破碎《3.27
×
10-5
[0122]
在本实施方式中，计算得到i-rbi后，便可通过查表的方式，自动匹配对应的掌子面岩体完整程度。
[0123]
在本实施方式中，通过节理裂隙提取模型对将经过预处理的掌子面岩体图像进行特征提取，能够更为快速、准确地获取更多掌子面节理裂隙信息；同时，通过以节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，绘制多个虚拟测线布设图，能够使虚拟测线更为均衡地分布在节理裂隙特征图上，加密了节理裂隙特征图中各个部位的测线密度，能够更好地反映出虚拟测线和节理裂隙的交切关系，最后再根据每个虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定掌子面岩体的岩体完整程度，实现掌子面围岩结构的精细化定量评价，为隧道设计、施工、运营和维能够护提供更为准确的数据参考。
[0124]
在一个可行的实施方式中，为使计算的到i-rbi更为准确反映真实的掌子面岩体完整程度，将采用改进的节理裂隙提取模型(以下简称deepintactness模型)实现对掌子面岩体节理裂隙的提取。
[0125]
需要说明的是，传统的基于深度学习的掌子面岩体节理裂隙提取方法虽然相较于人工提取能够极大的提高识别效率，然后受限于隧道施工环境以及掌子面岩体的自身特性，很难发挥出理想的提取效果。难点具体体现在以下几个方面：(1)隧道施工情况复杂，掌子面岩体图像常常受到粉尘、光照不均匀、阴影遮挡等方面因素干扰，难以提取节理裂隙；(2)与混凝土表面的裂缝拥有较为均匀的背景不同，隧道掌子面岩性、岩体结构复杂，掌子面上节理裂隙密集，对于裂缝检测算法要求较高，不同岩性的颜变化将为提取节理裂隙造成极大的阻碍(3)隧道掌子面面积较大，节理裂隙丰富，要求保持感受野较大的同时需要关注像素尺度的细节特征。
[0126]
本技术发明人发现，在通过节理裂隙提取模型对掌子面岩体图像进行特征提取时，通过将掌子面岩体图像裁剪为尺寸更小的子图后，再对子图进行特征提取，能够提取更多细节信息，然而，这种提取方式，还存在裁剪尺寸越小，节理裂隙提取结果越不连续的问题。参照图3和图4分别示出了裁剪尺寸为32
×
32像素时得到的初始节理裂隙特征图和裁剪尺寸为256
×
256像素时得到的初始节理裂隙特征图，基于图3和图4可知，裁剪尺寸设置为32
×
32像素时，能够提取到更多细节信息但是主要节理裂隙不够连续；裁剪尺寸设置为256
×
256像素时，主要节理裂隙连续但部分细节信息缺失。
[0127]
为解决上述问题，为兼顾节理裂隙提取细节丰富程度和主要节理裂隙的连续性，以实现更好的节理裂隙特征提取效果，在本实施方式中，将掌子面岩体图像按照不同裁剪尺寸进行裁剪，并分别提取不同裁剪尺寸下的初始节理裂隙特征图，再叠加各个裁剪尺寸下提取到的初始节理裂隙特征图，以得到最终所需的节理裂隙特征图。具体地，s101可以包括以下子步骤：
[0128]
s101-1：基于n种不同的裁剪尺寸，对掌子面岩体图像进行裁剪，得到n个子图组，每个子图组包括对应裁剪尺寸下的若干张第一子图；n为大于等于1的整数。
[0129]
在本实施方式中，裁剪尺寸可以设置为5种，分别为32
×
32像素、64
×
64像素、128
×
128像素、256
×
256像素、512
×
256像素。基于该5种裁剪尺寸对掌子面岩体图像进行裁剪，可以得到5个子图组，按照裁剪尺寸从小到大，可依次设置为第一子图组、第二子图组、第三子图组、第四子图组、第五子图组，其中，第一子图组由32
×
32像素大小的第一子图构成；第二子图组由64
×
64像素大小的第一子图构成；第三子图组由128
×
128像素大小的第一子图构成；第四子图组由128
×
128像素大小的第一子图构成；第五子图组由512
×
256像素大小的第一子图构成。
[0130]
需要说明的是，裁剪尺寸的种类多少和每种裁剪尺寸的具体大小，可以根据实际的效率需求以及计算机硬件水平进行设置，本实施例不对其作出具体限制。
[0131]
s101-2：针对任一子图组，对子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图；将第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图；合并初始节理裂隙特征子图，得到子图组对应的初始节理裂隙特征图。
[0132]
在本实施方式中，相较直接将原图进行图像均衡化，本实施例的处理方式聚焦于局部图片，利用影响局部图片灰度值因素相似的原理，对各裁剪尺寸下的第一子图进行针对性地图像增强，有利于突出掌子面节理裂隙信息，使得deepintactness模型能够提取出节理裂隙的更多细节特征，进而提高提取质量。
[0133]
s101-3：基于n个子图组各自对应的初始节理裂隙特征图，得到节理裂隙特征图。
[0134]
在本实施方式中，将各裁剪尺寸下提取的初始节理裂隙特征图在对应像素位置进行像素值加和，便可得到最终的节理裂隙特征图。
[0135]
在本实施方式中，参照图10，示出了deepintactness模型提取的节理裂隙特征图，该节理裂隙特征图即是基于5个子图组各自对应的初始节理裂隙特征图，得到的最终效果图。通过对比图3、图4和图10可知，通过对5个子图组各自对应的初始节理裂隙特征图进行像素叠加，能够在提取更多反映细微节理裂隙的提取线的同时保证了主要节理裂隙的连续性，进而实现更好的节理裂隙特征提取效果，更为全面地反映掌子面实际状况。
[0136]
在一个可行的实施方式中，s101-2中对子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图的步骤，具体可以包括以下子步骤：
[0137]
s101-2-1：对第一子图进行灰度处理，并获取第一子图中每种原始灰度值各自对应的分布频率。
[0138]
在本实施方式中，先将原始的第一子图进行灰度化处理，如把有黑-灰-白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜为从黑到白；在获取第一子图每个像素点的始灰度值之后，便可获取第一子图中每种原始灰度值各自对应的分布频率，该分布频率即为第一子图的灰度直方图。
[0139]
在一个例子中，参照图5，示出了图像均衡化处理过程中的第一子图示意图，假定第一子图的灰度级范围为[0，9]，可知第一子图的像素总个数为n＝5*5＝25，第一子图对应的灰度直方图nk＝[3，2，4，4，1，1，4，1，2，3]。则每种原始灰度值各自对应的分布频率pr(k)＝nk/n＝[3/25，2/25，4/25，4/25，1/25，1/25，4/25，1/25，2/25，3/25]。
[0140]
s101-2-2：基于每种原始灰度值各自对应的分布频率，计算灰度累积分布频率。
[0141]
继续参照上述示例，对分布频率进行累加，可得灰度累积分布频率继续参照上述示例，对分布频率进行累加，可得灰度累积分布频率继续参照上述示例，对分布频率进行累加，可得灰度累积分布频率
[0142]
s101-2-3：基于灰度累积分布频率和第一子图的灰度级，得到目标灰度值。
[0143]
在本实施方式中，将归一化的sk乘以l-1在四舍五入，以使得均衡化后图像的灰度级与归一化前的第一子图一致，并得到图像均衡化后的目标灰度值，其中，l为第一子图的灰度级。
[0144]
示例性的，s0＝3/25*(10-1)＝1.08，四舍五入之后其值为1，也就是说原始的第一子图中灰度级0对应均衡化后的灰度级1，即0
→
1；s1＝5/25*(10-1)＝1.8，四舍五入之后其值为2，即1
→
2；以此类推，直到计算s9＝9，四舍五入之后其值为9，即9
→
9。
[0145]
s101-2-4：基于目标灰度值，得到图像均衡化后的第二子图。
[0146]
在本实施方式中，参照图6，基于以上的映射关系，可得图像均衡化后的第二子图。
[0147]
需要说明的是，图像均衡化能够有效增强图像对比度，如图5中原图像灰度值为4，5，7的像素的个数为1，因此在图6中，这三个像素点分别归并到相邻的灰度值中，因为有三个灰度值归并，因此在均衡化处理后，出现了三个空位，由这些空位将原来相邻的灰度值展开。示例性地，5和6相邻，均衡化后，变成5和7相邻，故而展宽了对比度。
[0148]
在本实施方式中，通过将各裁剪尺寸下的第一子图分别进行直方图均衡化，能够得到对比性更强的第二子图，再将第二子图输入训练好的提取模型，能够使提取结果反映出更多掌子面节理裂隙信息，更贴近真实情况。
[0149]
在一个可行的实施方式中，为使节理裂隙提取模型，即deepintactness模型能够更好地提取初始节理裂隙特征子图，将对deepintactness模型的结构进行优化。
[0150]
具体而言，deepintactness模型可以基于deepcrack网络进行构建。需要说明的是deepcrack网络本质上是unet网络，但与unet网络不同的是：unet网络是使用跳跃融合(skip-layer fusion)的方式将对编码路径和解码路径中对应层连接起来，但只获得一个损失值。deepcrack网络结合了深度监督技巧(deep supervision)，同时监督各个尺度(stage)下的loss损失值，将各尺度的损失值加和起来作为总损失值。
[0151]
为了提高网络的准确度，常常会要求网络深度增加及训练次数的增加，但由于掌子面岩体的裂隙标注图数量较少，海量数据训练的要求可能会引起过拟合问题。为解决这个问题，deepintactness模型在deepcrack网络的基础上，融入残差网络resnet的设计理念，在deepintactness编码路径的各个尺度运用跳层连接(shortcut connection)的方式将上个尺度输出的特征图经1
×
1卷积核进行升维并池化处理后与主干网络处理后的特征图进行元素叠加，进一步优化了编码网络结构。
[0152]
参照图7，示出了deepintactness模型的结构示意图，包括对称的编码路径和解码路径，其中编码路径包括五个尺度的编码模块，解码路径包括与编码模块一一对应的解码模块，各个尺度上的编码模块和解码模块均与通过跳跃融合的方式进行连接，将各尺度的损失值加和起来作为总损失值。
[0153]
在本实施方式中，基于经过结构优化后的deepintactness模型，s101-2中将第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图的步骤，具体可以包括以下子步骤：
[0154]
s101-2-5：将第二子图输入编码路径，利用预设数量的编码模块由浅入深地逐层提取第二子图的特征信息，以得到编码特征图；其中，每个编码模块包括编码网络和与编码网络跳层连接的跳层网络，跳层网络用于将上一个编码模块输出的特征图叠加在当前编码模块的编码网络输出的特征图上，叠加后的特征图即为当前编码模块的输出。
[0155]
s101-2-6：将编码特征图输入解码路径，利用与编码模块一一对应的解码模块对编码特征图进行逐层解码，以输出得到初始节理裂隙特征子图。
[0156]
在本实施方式中，将跳层网络输出的浅层特征图和对应的编码模输出的深层特征图进行元素叠加，使得处理前的数据叠加到处理后的信息之上，能够有效避免在获取深层次特征之后损失很多细节。
[0157]
下面，为验证deepintactness模型的可行性，将进行以下实验：
[0158]
以乐山-西昌高速公路毕莫园隧道zk92+850处掌子面图像为例，进行掌子面岩体完整程度量化体系研究，其采集的原始图像如图8所示。
[0159]
采集到的zk92+850处掌子面数码图像像素为2304像素*1728像素，将其按128像素*128像素的大小分割为324个第一子图(图片不足128像素时用空白补足)，将获得的32个第一子图进行灰度处理并分别进行直方图均衡化，获取均衡化后第二子图。将均衡化后的第二子图输入训练好的deepintactness模型，并预测出各子图对应的掌子面迹线提取图。将各子图提取图重新排列组合还原并剪裁成2304像素*1728像素大小。
[0160]
参照图9和图10，分别示出了手动提取的节理裂隙特征图和deepintactness模型提取的节理裂隙特征图。手动提取的节理裂隙特征图只包含主要节理裂隙，而利用deepintactness模型自动提取的掌子面节理裂隙结果包含反映细微节理裂隙的提取线，能全面地反映掌子面实际状况。
[0161]
参照图11，以隧道底板交线与左边墙交点为原点，建立直角坐标系，分别示出了以拱顶，掌子面形心，左拱脚，右拱脚四个预设位置为放射中心各自对应的虚拟测线布设图。
[0162]
按照[3cm，10cm]，[10cm，30cm]，[30cm，50cm]，[50cm，100cm]及[100cm，+∞]五个区间，利用公式(1)计算各放射中心虚拟测线被结构面迹线切割形成的虚拟测线段的取样频率，并计算各测线rbi值，计算结果见表4。绘制掌子面岩体完整程度rbi指标玫瑰花图见图12。
[0163]
表4 zk92+850处的掌子面岩体rbi计算表
[0164]
[0165]
[0166]
[0167]
[0168][0169]
需要说明的是，图12中(a)图为以拱顶为放射中心绘制虚拟测线的rbi玫瑰花图，(b)图为以掌子面形心为放射中心绘制虚拟测线的rbi玫瑰花图，(c)图为以左拱脚为放射中心绘制虚拟测线的rbi玫瑰花图，(d)图为以右拱脚为放射中心绘制虚拟测线的rbi玫瑰花图。
[0170]
由图12(a)图可知，以拱顶为起点，90
°
方向rbi值与该方向虚拟测线长度比值最小，故在拱顶进行增强支护时，考虑按90
°
方向向围岩加固。且掌子面右部分总体rbi值较大，证明掌子面右部完整性较好。由(b)图可知，在90
°
～100
°
和270
°
～280
°
方向上，rbi值均较低，也证明需要在垂直拱顶方向进行岩体锚固支护。将0
°
～170
°
范围中各测线与180
°
～350
°
范围的各虚拟测线按是否共线进行两两组合，可以发现最大rbi值出现在10
°
(190
°
)～30
°
(210
°
)范围，最小rbi值出现在90
°
(270
°
)～110
°
(290
°
)，夹角约为90
°
，证明在10
°
(190
°
)～30
°
(210
°
)范围岩体呈层状，且主要展布部位在以掌子面形心为中心的10
°
(190
°
)～30
°
(210
°
)范围带状区域。
[0171]
i-rbi计算结果表5所示：
[0172]
表5 zk92+850处的掌子面岩体i-rbi计算表
[0173]
[0174]
[0175][0176]
如上表5所示，以掌子面形心作为放射中心时，i-rbi值为0.0154，属于较破碎；以掌子面拱顶为放射中心时，i-rbi值为0.0154，属于较破碎；以掌子面左右拱脚为放射中心时，i-rbi值分别为0.0172和0.0153，属于较破碎。最终i-rbi值为各测线中心计算i-rbi值的平均值：
[0177][0178]
根据表3可查得，乐西高速毕莫园隧道里程桩号zk92+850处掌子面完整程度类型为：较破碎。由掌子面原图可知，本实施例获取的分级结果与规范提倡的分级方法结果一致，证明了结论的可靠性。
[0179]
在本实施方式中，结合图像处理技术，提出了将直方图均衡化按尺寸分别处理掌子面岩体图像。将掌子面岩体图像按不同尺寸裁剪，分别进行直方图均衡化，能避免因光照不均匀，岩性颜变化等带来的掌子面节理裂隙难准确提取的问题。直方图均衡化处理后
的第二子图分别提取节理裂隙状况结果因裁剪尺寸不同导致提取效果不同，尺寸小的子图能提取到细微的节理裂隙，尺寸大的子图能保证显著节理裂隙的连续性，故将各尺度子图提取结果融合，能兼顾掌子面细微和宏观的节理裂隙状况，保证了节理裂隙提取的全面性；同时，结合编码-解码神经网络及残差神经网络设计理念，提出了deepintactness模型，实现掌子面节理裂隙自动提取功能。deepintactness模型在u型结构的基础上，运用了深度监督的技巧，监督了网络在提取浅层特征和深层特征时不同的损失值，使得模型能提取不同深度的特征，保证了模型提取节理裂隙的准确性，最后，由于z-rbi法仅考虑了隧道底板中心作为虚拟测线放射点的情况，对衬砌结构稳定性影响最大的掌子面边缘区域测线较稀疏，难准确反映掌子面边缘区域的岩体结构信息，本实施例结合自动提取的掌子面节理裂隙图，提出i-rbi算法，以隧道掌子面最可能出现失稳状况的四个部位拱顶，掌子面形心，左、右拱脚为测线虚拟放射中心，加密了不同潜在失稳部位的测线密度，实现掌子面围岩结构的精细化定量评价，通过多种放射中心下获取的i-rbi值及rbi玫瑰花图获知掌子面岩体整体完整程度，层状结构岩体主要展布方向及分布部位，岩体结构类别，提供针对性加固措施建议。
[0180]
第二方面，基于相同发明构思，参照图13，示出了本技术实施例提供的一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价装置1300，该基于图像的掌子面岩体完整程度评价装置1300包括：
[0181]
特征提取模块1301，用于将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图，节理裂隙特征图用于表征掌子面岩体的裂隙信息；
[0182]
测线布设模块1302，用于基于节理裂隙特征图，得到多个不同的虚拟测线布设图；其中，不同的虚拟测线布设图是以节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，预设角度为布设间隔，在节理裂隙特征图上绘制虚拟测线得到的；
[0183]
等效面积确定模块1303，用于针对每个虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条虚拟测线对应的岩体块度系数和预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面积；
[0184]
岩体完整程度确定模块1304，用于基于多个虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定掌子面岩体的岩体完整程度。
[0185]
在一个可行的实施方式中，预设位置包括：拱顶，左拱脚，右拱脚和掌子面形心；其中，掌子面形心设置在节理裂隙特征图的中心区域。
[0186]
在一个可行的实施方式中，等效面积确定模块1303，包括：
[0187]
岩体块度系数计算子模块，用于针对每个虚拟测线布设图，计算该虚拟测线布设图中每条虚拟测线的岩体块度系数；
[0188]
第一等效面积确定子模块，用于基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和预设角度，确定相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积；
[0189]
第二等效面积确定子模块，用于基于每个测量区域的等效面积，确定该虚拟测线布设图的等效面积。
[0190]
在一个可行的实施方式中，第一等效面积确定子模块，包括：
[0191]
正弦定理计算单元，用于基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和预设角度，通过正弦定理计算得到三角形区域面积；
[0192]
等效面积确定单元，用于将三角形区域面积确定为相邻两条虚拟测线对应的测量
区域的等效面积。
[0193]
在一个可行的实施方式中，岩体完整程度确定模块1304，包括：
[0194]
初始评价指标确定子模块，用于针对每个虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图的等效面积和预设掌子面面积的比值，确定该虚拟测线布设图对应的初始评价指标；
[0195]
岩体完整程度综合量化指标确定子模块，用于将所有虚拟测线布设图的初始评价指标的平均值，确定为掌子面岩体的岩体完整程度综合量化指标；
[0196]
岩体完整程度确定子模块，用于基于岩体完整程度综合量化指标与岩体完整程度类型的映射关系，确定掌子面岩体的岩体完整程度。
[0197]
在一个可行的实施方式中，特征提取模块1301，包括：
[0198]
裁剪子模块，用于基于n种不同的裁剪尺寸，对掌子面岩体图像进行裁剪，得到n个子图组，每个子图组包括对应裁剪尺寸下的若干张第一子图；n为大于等于1的整数；
[0199]
初始节理裂隙特征图获取子模块，用于针对任一子图组，对子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图；将第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图；合并初始节理裂隙特征子图，得到子图组对应的初始节理裂隙特征图。
[0200]
节理裂隙特征图获取子模块，用于基于n个子图组各自对应的初始节理裂隙特征图，得到节理裂隙特征图。
[0201]
在一个可行的实施方式中，图像均衡化处理子模块，包括：
[0202]
分布频率获取单元，用于对第一子图进行灰度处理，并获取第一子图中每种原始灰度值各自对应的分布频率；
[0203]
累积分布频率单元，用于基于每种原始灰度值各自对应的分布频率，计算灰度累积分布频率；
[0204]
目标灰度值获取单元，用于基于灰度累积分布频率和第一子图的灰度级，得到目标灰度值；
[0205]
第二子图获取单元，用于基于目标灰度值，得到图像均衡化后的第二子图。
[0206]
在一个可行的实施方式中，节理裂隙提取模型包括对称的编码路径和解码路径；子图输出子模块，包括：
[0207]
编码单元，用于将第二子图输入编码路径，利用预设数量的编码模块由浅入深地逐层提取第二子图的特征信息，以得到编码特征图；其中，每个编码模块包括编码网络和与编码网络跳层连接的跳层网络，跳层网络用于将上一个编码模块输出的特征图叠加在当前编码模块的编码网络输出的特征图上，叠加后的特征图即为当前编码模块的输出；
[0208]
解码单元，用于将编码特征图输入解码路径，利用与编码模块一一对应的解码模块对编码特征图进行逐层解码，以输出得到初始节理裂隙特征子图。
[0209]
需要说明的是，本实施例的基于图像的掌子面岩体完整程度评价装置1300的具体实施方式参照前述本技术实施例第一方面提出的基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法的具体实施方式，在此不再赘述。
[0210]
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可
用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0211]
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0212]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0213]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0214]
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
[0215]
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
[0216]
以上对本发明所提供的一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：

1.一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法，其特征在于，所述方法包括：将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图，所述节理裂隙特征图用于表征所述掌子面岩体的裂隙信息；基于所述节理裂隙特征图，得到多个不同的虚拟测线布设图；其中，不同的虚拟测线布设图是以所述节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，预设角度为布设间隔，在所述节理裂隙特征图上绘制虚拟测线得到的；针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条所述虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面积；基于多个所述虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设位置包括：拱顶，左拱脚，右拱脚和掌子面形心；其中，所述掌子面形心设置在所述节理裂隙特征图的中心区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条所述虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面积，包括：针对每个所述虚拟测线布设图，计算该虚拟测线布设图中每条虚拟测线的岩体块度系数；基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积；基于每个测量区域的等效面积，确定该虚拟测线布设图的等效面积。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积，包括：基于相邻两条虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，通过正弦定理计算得到三角形区域面积；将所述三角形区域面积确定为相邻两条虚拟测线对应的测量区域的等效面积。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多个所述虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度，包括：针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图的等效面积和预设掌子面面积的比值，确定该虚拟测线布设图对应的初始评价指标；将所有虚拟测线布设图的初始评价指标的平均值，确定为所述掌子面岩体的岩体完整程度综合量化指标；基于所述岩体完整程度综合量化指标与岩体完整程度类型的映射关系，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图，包括：基于n种不同的裁剪尺寸，对所述掌子面岩体图像进行裁剪，得到n个子图组，每个子图组包括对应裁剪尺寸下的若干张第一子图；n为大于等于1的整数；针对任一子图组，对所述子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图；将所述第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图；合并
所述初始节理裂隙特征子图，得到所述子图组对应的初始节理裂隙特征图；基于n个子图组各自对应的初始节理裂隙特征图，得到所述节理裂隙特征图。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图，包括：对所述第一子图进行灰度处理，并获取所述第一子图中每种原始灰度值各自对应的分布频率；基于每种原始灰度值各自对应的分布频率，计算灰度累积分布频率；基于所述灰度累积分布频率和所述第一子图的灰度级，得到目标灰度值；基于所述目标灰度值，得到图像均衡化后的所述第二子图。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述节理裂隙提取模型包括对称的编码路径和解码路径；将所述第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图，包括：将所述第二子图输入所述编码路径，利用预设数量的编码模块由浅入深地逐层提取所述第二子图的特征信息，以得到编码特征图；其中，每个编码模块包括编码网络和与所述编码网络跳层连接的跳层网络，所述跳层网络用于将上一个编码模块输出的特征图叠加在当前编码模块的编码网络输出的特征图上，叠加后的特征图即为所述当前编码模块的输出；将所述编码特征图输入所述解码路径，利用与所述编码模块一一对应的解码模块对所述编码特征图进行逐层解码，以输出得到所述初始节理裂隙特征子图。9.一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价装置，其特征在于，所述装置包括：特征提取模块，用于将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图，所述节理裂隙特征图用于表征所述掌子面岩体的裂隙信息；测线布设模块，用于基于所述节理裂隙特征图，得到多个不同的虚拟测线布设图；其中，不同的虚拟测线布设图是以所述节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，预设角度为布设间隔，在所述节理裂隙特征图上绘制虚拟测线得到的；等效面积确定模块，用于针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条所述虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面积；岩体完整程度确定模块，用于基于多个所述虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预设位置包括：拱顶，左拱脚，右拱脚和掌子面形心；其中，所述掌子面形心设置在所述节理裂隙特征图的中心区域。

技术总结

本申请提供了一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置，属于隧道工程技术领域。本申请实施例通过节理裂隙提取模型对将经过预处理的掌子面岩体图像进行特征提取，能够更为快速、准确地获取更多掌子面节理裂隙信息；同时，通过以节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，绘制多个虚拟测线布设图，能够使虚拟测线更为均衡地分布在节理裂隙特征图上，加密了节理裂隙特征图中各个部位的测线密度，能够更好地反映出虚拟测线和节理裂隙的交切关系，最后再根据每个虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定掌子面岩体的岩体完整程度，实现掌子面围岩结构的精细化定量评价，为隧道设计、施工、运营和维护提供更为准确的数据参考。据参考。据参考。