CN111291658B - Tbm搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统与方法 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统与方法，获取围岩图像信息，接收围岩图像信息，对不同角度拍摄的照片进行变换和拼接，形成反映围岩的完整图像，对完整图像的围岩特征进行识别并描述，并将标注后的图像传递给虚拟再现模块，通过虚拟现实设备显示带有围岩特征描述的完整图像，体现不同角度/不同位置的围岩情况，具有设备自动化程度高、不占用施工时间、无需素描人员进洞，围岩特征参数精准、可远程遥控等优点。

Description

TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统与方法
技术领域
本公开属于岩土工程领域，涉及一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统与方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
隧道围岩监控是隧道施工必不可少的环节，是保证隧道工程安全的重要手段。隧道围岩地质素描能精确反映隧道围岩的特性,能准确地量化隧道围岩的一些重要参数；指导施工人员对隧道进行超前地质预报，可以与超前地质预报作对比，验证超前地质预报的准确性。
据发明人了解，目前传统的地质素描方法是依靠人工，借助地质罗盘仪、地质锤等对隧道进行监控，素描工作非常依赖素描人员的工作经验，工作量大，特别是对于长大隧道，进出一次隧道耗时久，严重影响工作效率，对于与隧道夹角较大或较小的结构面又容易漏报、误报。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统与方法，本公开具有设备自动化程度高、不占用施工时间、无需素描人员进洞，围岩特征参数精准、可远程遥控等优点，具有较好的应用前景。
根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：
一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统，包括数据采集模块、图像处理模块、虚拟再现模块、图像识别模块和中枢分析控制模块，其中：
所述数据采集模块，被配置为获取围岩图像信息，将图像信息发送给图像处理模块和接受中枢分析控制模块控制并反馈图像获取状态；
所述图像处理模块，被配置为接收围岩图像信息，对拍摄的照片进行投影变换使图像能反映围岩距离信息，对同一里程处拍摄的图片进行裁剪和拼接形成一幅能反映固定宽度裸露围岩的围岩图像，在拼接前图像中部标注其位置信息，将不同里程处形成的裸露围岩按照里程顺序拼接成一张能反映整条隧道裸露围岩的完整图像，进而将完整图像传递给图像识别模块，并向中枢分析控制模块反馈模块状态；
所述图像识别模块，被配置为对完整图像的围岩特征进行识别和位置判断，并将带有位置和特征标志的图像传递给虚拟再现模块，并向中枢分析控制模块反馈模块状态；
所述虚拟再现模块，被配置为通过虚拟现实设备显示带有围岩特征描述的完整图像，体现不同角度/不同位置的围岩情况；
所述中枢分析控制模块，被配置为控制其他模块的运行状态和信号传输。
作为可能的实施方式，所述数据采集模块包括搭载于TBM上的轨道，所述轨道上滑动设置有载物板，所述载物板上承载有图像采集装置，所述载物板边沿处设置有若干激光测距仪，所述载物板的外部套设有跟随载物板移动的保护箱，所述保护箱至少有一面为透明，且该面外侧设置有清扫机构，所述图像采集装置和激光测距仪均与控制器相连。
作为可能的实施方式，所述载物板的下端设置有通过连接机构与所述轨道连接，所述连接机构包括依次连接的连接壳、连接球、液压减震器和可伸缩机构，所述可伸缩机构通过基座与所述轨道连接，且所述连接壳设置于所述载物板的下端，所述载物板的下表面还设置有角度传感器。
作为进一步的限定，所述连接壳和连接球之间可转动连接。
作为进一步的限定，所述轨道上设置有齿槽，所述基座能够与所述齿槽卡接。
作为可能的实施方式，所述清扫机构包括玻璃水喷射器和清洁刷，所述玻璃水喷射器设置于保护箱体透明面的内侧边缘处，所述清洁刷能够沿其与保护箱的连接点摆动，且所述玻璃水喷射器和清洁刷受控制器控制。
作为可能的实施方式，所述图像识别模块利用Faster R-CNN方法识别图像中围岩特征及位置，并在拼接图中对应特征的所在位置标注特征信息。
作为可能的实施方式，所述围岩特征包括侵入情况、结构面产状、掉块情况和出水情况。
作为可能的实施方式，所述虚拟现实设备为头戴式AR\VR设备。
基于上述系统的工作方法，包括以下步骤：
每隔一段距离在不同预设角度拍摄一组围岩图像；
对采集的图片进行投影变换处理形成统一条件(焦距和拍摄距离)下的岩石图像；
对修正后的图像进行裁剪，使得每一张图片只能反映一固定尺寸范围的围岩情况；在图片中部标注显示该图片拍摄的里程，对同一里程所有拍摄的并经投影和裁剪处理的图片按顺序进行拼接，形成一张图片；将该图片和已有的隧道围岩拼接图像拼接；
检测围岩特征状况并给出相关位置，并在图片中相应位置添加参数信息；
利用虚拟现实技术将完整隧道裸露围岩拼接图和特征及对应的位置信息完整的再现出来。
作为可能的实施方式，图像采集装置停靠在最初位置，载物板调整与围岩的相对位置使图像采集装置的镜头正对围岩，图像采集装置定时从TBM系统中获取掘进距离参数，当移动距离达到设定长度时，载物板带动图像采集装置沿轨道移动对围岩拍照，图像采集装置拍照后返回最初位置。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
本公开搭载于TBM，在工作过程中不影响TBM施工，能在TBM掘进过程中从TBM不断获取数据并根据系统设置在不同位置采集围岩图像数据，能远程控制系统工作状态数据，实现了自动化工作，无需人工长时间驻守，减少了人工，施工效率更高、更安全、更方便。
本公开使用钢轨加保护箱的方式获取围岩全景图像，减少了相机数量，降低了造价并减少了隧道空间占用；另外保护箱能保证相机使用过程中不会被落石损坏以及粉尘污染，采用自动化清洁判断与处置方法保证相机使用时保护箱一侧的钢化玻璃透明，确保相机拍摄的图片清晰可靠。
本公开集隧道围岩信息采集、数字图像处理、围岩特征识别、虚拟现实显示等功能于一体，能将整个隧道围岩特征集中在一张图上，实现了围岩情况连续观察，使观察者更详细地了解围岩情况，对于选择施工方案、安排物料更加贴合实际，减少人工及物料浪费进而降低工程造价；后期隧道管理维护方可以根据隧道围岩情况有侧重的安排维护保养方案。
本公开借助虚拟现实技术给观察人员以更直观的感受，使观察人员在洞外也可完整掌握围岩情况。
本公开使用了深度学习技术判定标注围岩特征及位置，不受人的主观影响，精确度高，降低了行业门槛，即使是非地质工作者也可以通过本系统快速了解围岩状况，提高了TBM施工智能化程度，减少了劳动量，节约了工程成本。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本系统的架构图；
图2是本系统的数据采集模块示意图；
图3是本系统的数据采集模块基座布设图；
图4是本系统的数据采集模块侧视图；
图5是本系统的载物板与液压减震器连接示意图；
图6是本系统的相机拍摄位置示意图；
图7是本系统的虚拟现实设备示意图。
其中，1.轨道，2.玻璃水喷射器，3.清洁刷，4.激光测距仪，5.保护箱，6.载物板，7.相机，8.角度传感器，9.钢化玻璃，10.连接球，11.连接壳，12.液压减震器，13.电机，14.驱动机构，15.基座，16.齿槽，17.控制器，18.围岩，19.程序，20.信号传感器，21.遥控器，22.VR头显设备。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
一种搭载于TBM的隧道围岩素描与虚拟再现系统，如图1和图2所示，包括数据采集模块、图像处理模块、图像识别模块、虚拟再现模块和中枢分析控制模块。
其中，如图2和图4所示，数据采集模块包括搭载于TBM上的轨道1，所述轨道上滑动设置有载物板6，所述载物板6上承载有图像采集装置(在本实施例中为相机7)，载物板6边沿处设置有若干激光测距仪4，载物板的外部套设有跟随其移动的保护箱5，保护箱5至少有一面为透明，在本实施例中该面设置有钢化玻璃9，且钢化玻璃9外侧设置有玻璃水喷射器2和清洁刷3，清洁刷3能够以其和钢化玻璃9的连接点为旋转点，在钢化玻璃9上转动。相机7和激光测距仪4均与控制器17相连。
控制器17通过电缆线控制玻璃水喷射器2、清洁刷3、激光测距仪4、相机7、电机13、驱动机构14运行。
在本实施例中，激光测距仪4有3个，均与中枢分析控制模块相连并传递距离信息。相机7固定在载物板上6，相机与图像处理模块相连并传递数据，保护箱5和钢化玻璃6共同作用保护相机等仪器安全。
角度传感器8与中枢分析控制模块相连并传递角度数据，载物板通过连接球10、连接壳11、液压减震器12与基座相连。液压减震器有减震作用，防止TBM施工过程中振动荷载通过钢板等结构传递给相机、激光测距仪等精密仪器影响正常使用。连接球10通过焊接等方式连接在液压减震器上，连接壳11内径包裹在连接球10外，连接球能在连接壳内转动，但不能脱离。连接壳通过焊接等方式连接在载物板上，连接球和连接壳使得液压减震器和载物台相连。驱动机构14能在一定范围内自由伸缩，驱动机构将液压减震器和基座连接在一起，如图5所示。
轨道1侧面有齿槽16，在本实施例中，基座15有3个，基座与齿槽16卡接，如图3所示，基座在电机13作用下可沿轨道移动，使相机能拍摄围岩18不同位置，如图6所示。
图像处理模块存储有多段程序，能够对相片进行初步处理(去除噪音，考虑相机和围岩18间的距离信息、相机拍摄时的焦距等信息对图像进行投影变换处理，裁剪成反映一固定围岩范围的围岩图像，并将图片按照不同角度位置和里程顺序进行拼接)，形成一张包含完整隧道裸露围岩的图片。
当然，上述方法选用现有算法程序即可。
图像识别模块内存储有一段围岩特征识别算法程序、一个提前训练好的能用于识别围岩情况的pb文件和一段计算边缘参数的算法程序。
将检测到的边缘坐标(
Figure GDA0002979741940000084
θ，z)代入式(1)，求得结构面法向量(A、B、C)，
Figure GDA0002979741940000081
式中，(A、B、C)为结构面法向量，R为隧道半径。
将结构面法向量代入下式可得结构面在局部坐标系下的产状，
Figure GDA0002979741940000082
式中，γ为走向，φ为倾角。
虚拟再现模块包括一段三维信息转换程序19、信号传感器20、遥控器21和VR头显22，见图7。信号传感器20与VR头显22连接，所述遥控器能够控制VR头显22的工作状态。
采用下式进行三维坐标转换，
Figure GDA0002979741940000083
式中，α为点与水平的夹角，l0为图像竖向长度，Δα为角度转换系数，l为待计算点至图像底边的距离，(x,y,z)为转换后点坐标，r为隧道半径。
搭载于TBM的隧道围岩素描与虚拟再现系统的工作方法，包括以下步骤：
A.中枢分析控制模块从TBM系统收集掘进距离信息，达到1m后向控制器下达指令控制相机7开机并拍照，照片传递给图像处理模块去噪后传递给图像识别模块判断钢化玻璃9是否需要清洁。
B.若图像识别模块反馈给中枢分析模块的信息表明钢化玻璃需要清洁，则中枢分析控制模块给控制器17发送指令控制玻璃水喷射器2喷射玻璃水后控制清洁刷3旋转清洁钢化玻璃。
C.重复A、B步骤直至图像识别模块反馈给中枢分析模块的信息表明钢化玻璃不需要清洁。
D.中枢分析控制模块给控制器17下达指令控制三个激光测距仪4测距，激光测距仪测得的距离信息传递给中枢分析控制模块，中枢分析控制模块分析三个距离信息，给控制器发送指令使驱动机构14伸缩确保三个测距仪测得的距离相等。
E.重复D步骤直至三个激光测距仪测得的距离相等，并将距离信息传递给图像处理模块。
F.中枢分析控制模块给控制器17下达指令使相机7开启并对隧道围岩进行拍照，图片传递给图像处理模块暂存。
G.中枢分析控制模块给控制器17下达指令使电机13旋转带动基座15以及相机等仪器一起沿轨道移动；与此同时中枢分析控制模块给控制器17下达指令使角度传感器8工作并不断接受角度传感器传来的相机与竖向的夹角，等到判断角度传感传来的角度信息与预设信息一致时，中枢分析控制模块命令电机停止工作。
H.重复A-F步骤直至对围岩完成拍照，预设拍照位置见图6，完成预设角度的拍照后，相机返回原有位置。
I.中央控制中枢从TBM获取掘进距离信息，每掘进1m，重复A-F步骤，系统拍摄反映沿掘进方向至少1.1m范围的隧道围岩图像若干张。
J.图像处理模块对传来的围岩图像进行去噪处理，之后根据相机对焦覆盖面积参数、相机拍照焦距、测距仪传来的距离信息对图像进行投影处理，形成统一参数(焦距相同、相机和隧道围岩间距离相同)下的围岩图片。
K.将统一参数下的围岩图片投影到以隧道半径为半径的柱状曲面上去，并切割出能反映围岩宽约1.1m的隧道围岩图片，并在图片中部标注上里程信息。
L.对同一里程处拍摄的图片按照图像传来的顺序进行拼接处理，形成反映统一里程附近1.1m范围内的围岩图像，之后将最新拼接图像和已有的反映不同里程下的围岩图拼接在一起；
M.图像识别模块利用FasterR-CNN方法判断围岩特征，之后图像识别模块对于一些特定的特征进行二次处理，如结构面参数(走向、倾向、倾角)、岩脉侵入情况，并在图片中合适位置进行标注。标注处理完成的图片发送给虚拟现实模块。
N.虚拟现实模块利用程序19对图片进行三维化处理，并按照观测者使用遥控器21发送的位置要求显示在VR头显22中。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开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，本公开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。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、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。
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。
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设备上，使得在计算机或其他可编程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。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (9)

1.一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统，其特征是：包括数据采集模块、图像处理模块、虚拟再现模块、图像识别模块和中枢分析控制模块，其中：
所述数据采集模块，被配置为获取围岩图像信息，将图像信息发送给图像处理模块和接受中枢分析控制模块控制并反馈图像获取状态；所述数据采集模块搭载于TBM上的轨道，所述轨道上滑动设置有载物板，所述载物板上承载有图像采集装置，所述载物板边沿处设置有若干激光测距仪；所述载物板的下端设置有通过连接机构与所述轨道连接，所述连接机构包括依次连接的连接壳、连接球、液压减震器和可伸缩机构，所述可伸缩机构通过基座与所述轨道连接，且所述连接壳设置于所述载物板的下端，所述载物板的下表面还设置有角度传感器；
所述图像处理模块，被配置为接收围岩图像信息，对拍摄的照片进行投影变换使图像能反映围岩距离信息，对同一里程处拍摄的图片进行裁剪和拼接形成一幅能反映固定宽度裸露围岩的围岩图像，在拼接前图像的中部标注所述图像的位置信息，将不同里程处形成的裸露围岩按照里程顺序拼接成一张能反映整条隧道裸露围岩的完整图像，进而将完整图像传递给图像识别模块，并向中枢分析控制模块反馈模块状态；
所述图像识别模块，被配置为对完整图像的围岩特征进行识别和位置判断，并将带有位置和特征标志的图像传递给虚拟再现模块，并向中枢分析控制模块反馈模块状态；
所述虚拟再现模块，被配置为通过虚拟现实设备显示带有围岩特征描述的完整图像，体现不同角度/不同位置的围岩情况；
所述中枢分析控制模块，被配置为控制其他模块的运行状态和信号传输。
2.如权利要求1所述的一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统，其特征是：所述载物板的外部套设有跟随载物板移动的保护箱，所述保护箱至少有一面为透明，且该面外侧设置有清扫机构，所述图像采集装置和激光测距仪均与控制器相连。
3.如权利要求1所述的一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统，其特征是：所述连接壳和连接球之间可转动连接。
4.如权利要求1所述的一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统，其特征是：所述轨道上设置有齿槽，所述基座能够与所述齿槽卡接。
5.如权利要求2所述的一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统，其特征是：所述清扫机构包括玻璃水喷射器和清洁刷，所述玻璃水喷射器设置于保护箱体透明面的内侧边缘处，所述清洁刷能够沿其与保护箱的连接点摆动，且所述玻璃水喷射器和清洁刷受控制器控制。
6.如权利要求1所述的一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统，其特征是：所述图像识别模块利用Faster R-CNN方法识别图像中围岩特征及位置，并在拼接图中对应特征的所在位置标注特征信息；
或，所述围岩特征包括侵入情况、结构面产状、掉块情况和出水情况。
7.如权利要求1所述的一种TBM搭载式隧道围岩结构虚拟再现系统，其特征是：所述虚拟现实设备为头戴式AR\VR设备。
8.基于权利要求1-7中任一项所述的系统的工作方法，其特征是：包括以下步骤：
每隔一段距离在不同预设角度拍摄一组围岩图像；
对采集的图片进行投影变换处理形成统一条件下的岩石图像；
对修正后的图像进行裁剪，使得每一张图片只能反映一固定尺寸范围的围岩情况；在图片中部标注显示该图片拍摄的里程，对同一里程所有拍摄的并经投影和裁剪处理的图片按顺序进行拼接，形成一张图片；将该图片和已有的隧道围岩拼接图像拼接；
检测围岩特征状况并给出相关位置，并在图片中相应位置添加参数信息；
利用虚拟现实技术将完整隧道裸露围岩拼接图和特征及对应的位置信息完整的再现出来。
9.如权利要求8所述的工作方法，其特征是：图像采集装置停靠在最初位置，载物板调整与围岩的相对位置使图像采集装置的镜头正对围岩，图像采集装置定时从TBM系统中获取掘进距离参数，当移动距离达到设定长度时，载物板带动图像采集装置沿轨道移动对围岩拍照，图像采集装置拍照后返回最初位置。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112785709B (zh) * 2021-01-15 2023-10-17 山东大学 Tbm搭载式围岩裂隙重建识别方法、装置、存储介质及设备
CN113674264B (zh) * 2021-08-27 2024-09-06 浙江数智交院科技股份有限公司 支护参数确定方法、装置、电子设备及可读存储介质
IT202100025892A1 (it) 2021-10-08 2023-04-08 Igb Srl Contenitore a prova di bambino
CN114417515A (zh) * 2021-12-03 2022-04-29 山东大学 机械预切槽机的建模方法及系统
CN115271367A (zh) * 2022-07-01 2022-11-01 中铁二十局集团有限公司 高原隧道围岩分级方法、装置、设备以及存储介质
CN115761038B (zh) * 2022-10-19 2023-06-30 山东大学 一种基于图像光谱技术的隧道掌子面地质素描方法及系统
CN116609341B (zh) * 2023-05-31 2024-06-25 广州南方测绘科技股份有限公司广州分公司 一种隧道表观采集设备及方法
CN117549304B (zh) * 2023-12-06 2024-05-07 中交三公局第六工程(河北)有限公司 一种基于数字孪生的机器人隧道爆破预探控制方法及系统
CN117664027B (zh) * 2024-01-31 2024-04-19 中国科学院武汉岩土力学研究所 用于围岩分级的隧道围岩形貌采集装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108009514A (zh) * 2017-12-14 2018-05-08 太原理工大学 球磨机料位预测方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101083884B (zh) * 2006-06-02 2010-12-01 深圳富泰宏精密工业有限公司 保护盖结构及使用该结构的便携式电子装置
US9206589B2 (en) 2009-03-31 2015-12-08 Caterpillar Inc. System and method for controlling machines remotely
US8918230B2 (en) * 2011-01-21 2014-12-23 Mitre Corporation Teleoperation of unmanned ground vehicle
US9989671B2 (en) * 2014-01-07 2018-06-05 Shandong University Tunnel construction large-scale integrated geophysical advanced detection model test device
CN112923937B (zh) * 2015-02-10 2022-03-15 御眼视觉技术有限公司 沿着路段自主地导航自主车辆的系统、自主车辆及方法
WO2016141630A1 (zh) * 2015-03-11 2016-09-15 山东大学 隧道掘进机破岩震源和主动源三维地震联合超前探测系统
CN105842242B (zh) 2016-03-14 2018-09-14 中国矿业大学 隧道围岩裂纹扩展及围岩突水过程的三维可视化模拟方法
CN106599453A (zh) 2016-12-12 2017-04-26 大连文森特软件科技有限公司 一种基于ar虚拟现实技术的海底隧道构建分析系统
CN106846479B (zh) 2017-02-15 2018-11-30 山东大学 基于深度摄像头的隧道三维建模系统及方法
US10455755B2 (en) * 2017-08-31 2019-10-29 Cnh Industrial America Llc System and method for strip till implement guidance monitoring and adjustment
WO2020014680A1 (en) * 2018-07-12 2020-01-16 TerraClear Inc. Object identification and collection system and method
EP3787947A2 (en) * 2018-08-14 2021-03-10 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for navigating with safe distances
CN112525093B (zh) * 2018-09-19 2022-07-22 成都理工大学 一种基于双护盾tbm工艺的建立隧道三维模型的系统
CN109405871B (zh) * 2018-09-25 2020-05-12 清华大学 基于双护盾tbm施工隧道中的围岩观测系统
CN109685878B (zh) * 2018-12-29 2023-06-02 中铁工程装备集团有限公司 一种基于三维模型的隧道掘进机展示方法及系统
CN109766894A (zh) 2019-01-21 2019-05-17 东北大学 一种基于图像识别技术的关键块体动态搜索系统及方法
CN110111412A (zh) 2019-04-08 2019-08-09 浙江省交通规划设计研究院有限公司 一种隧道开挖面围岩点云模型的获取方法
KR20200143036A (ko) * 2019-06-14 2020-12-23 두산인프라코어 주식회사 3차원 지반모델 생성 및 변수 입력기반의 자동화 토공 타겟 모델 생성 시스템
US12046006B2 (en) * 2019-07-05 2024-07-23 Nvidia Corporation LIDAR-to-camera transformation during sensor calibration for autonomous vehicles

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108009514A (zh) * 2017-12-14 2018-05-08 太原理工大学 球磨机料位预测方法

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Publication number Publication date
US11263809B2 (en) 2022-03-01
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