隧道不良地质体超前预报图像智能预测技术研究

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摘要本文提出一种基于图像智能预测的技术,通过采集重庆某隧道的图像数据,利用深度学习算法进行特征提取与分析,构建了智能预测系统。研究结果表明,该方法显著提高预测精度,缩短预测时间,并增强施工安全性。该研究为隧道不良地质体的智能预报提供新思路,对相关领域的研究与发展有重要意义。

作者张朋

机构地区中铁资源集团勘察设计有限公司

出处《石材》 2026年第2期24-26,共3页 Stone

关键词隧道工程不良地质体图像识别深度学习

分类号 U452.1 [建筑科学—桥梁与隧道工程]

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