【摘 要】
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为了实现非接触、低成本隧道围岩形变测量,本文利用单目相机拍摄二维图像,提出了基于深度卷积神经网络的隧道三维重构方法。将二维片图像关键点位置看作潜在变量,利用数据挖掘进行特征提取,通过深度卷积神经网络仿真其不确定性;未知的三维形状通过稀疏表示建立模型,三维参数估计通过期望最大化挖掘算法进行,实现了隧道的可视化三维模型重构,为隧道围岩非接触式测量及预警研究提供参考。
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为了实现非接触、低成本隧道围岩形变测量,本文利用单目相机拍摄二维图像,提出了基于深度卷积神经网络的隧道三维重构方法。将二维片图像关键点位置看作潜在变量,利用数据挖掘进行特征提取,通过深度卷积神经网络仿真其不确定性;未知的三维形状通过稀疏表示建立模型,三维参数估计通过期望最大化挖掘算法进行,实现了隧道的可视化三维模型重构,为隧道围岩非接触式测量及预警研究提供参考。
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