Page 129 - 水利学报2021年第52卷第3期
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高;(3)本文在研究过程中采用 1 ~ 60 mm 粒径范围内大小较为均匀的土石料颗粒,未考虑在实际工
               程可能出现的极小颗粒与极大颗粒混合的粒径不均匀情况,有待结合工程现场情况进行研究与改
               进;(4)含水量对土石料形态有重要影响,不同含水状态下土石料呈现的图像各不相同,同时拍摄角
               度与光照等因素也会导致图像差异,不同的土石料图像对图像识别算法提出了更高要求。未来将从
               含水量、图像采集环境、改进图像识别算法等方向进一步研究,以增强模型的实用性与适用性。


               参   考   文   献:


                [ 1 ] 朱 晟 ,钟 春 欣 ,郑 希 镭 ,等 . 堆 石 体 的 填 筑 标 准 与 级 配 优 化 研 究[J]. 岩 土 工 程 学 报 ,2018,40(1):
                       108-115 .
                [ 2 ] 陈兵,于沭,温彦锋,等 . 宽级配粗粒土数值试验微观参数的敏感性分析[J]. 水利学报,2015,46(S1):
                       315-320 .
                [ 3 ] KAYE B H . Particle Size Characterization[M]. Washington:Handbook of Powder Science & Technology . 1997 .
                [ 4 ] 覃茜,徐千军 . 基于 CT 图像的混凝土初始缺陷分布规律研究[J]. 水利学报,2016,47(7):959-966 .
                [ 5 ] 王 宇 ,李 晓 ,阙 介 民 ,等 . 基 于 CT 图 像 灰 度 水 平 的 孔 隙 率 计 算 及 应 用[J]. 水 利 学 报 ,2015,46(3):
                       357-365 .
                [ 6 ] 涂新斌,王思敬 . 图像分析的颗粒形状参数描述[J]. 岩土工程学报,2004,26(5):659-662 .
                [ 7 ] 徐文杰,王玉杰,陈祖煜,等 . 基于数字图像技术的土石混合体边坡稳定性分析[J]. 岩土力学,2008,29
                      (S1):341-346 .
                [ 8 ] HAN Ding,ZHU Junhua,LI Linglin,et al . Verification and application of two-dimensional slice identification
                       method in three-dimensional mesostructure under different aggregate gradations and packing algorithms[J]. Con⁃
                       struction and Building Materials,2016,102(1):843-851 .
                [ 9 ] LEONARDO Bruno,GIUSEPPE Parla,CLARA Celauro . Image analysis for detecting aggregate gradation in as⁃
                       phalt mixture from planar images[J]. Construction and Building Materials,2011,28(1):21-30 .
                [ 10] ZHANG Shilin,WU Gaojian,YANG Xingguo,et al . Digital Image-based Identification Method for the Determi⁃
                       nation of the Particle Size Distribution of Dam Granular Materia[J]. KSCE Journal of Civil Engineering,2018,22
                      (8):2820-2833 .
                [ 11] 吕超,唐朝生,李胜杰,等 .基于数字图像处理技术的砂土颗粒级配分析研究[J].高校地质学报,2019,25
                      (3):431-436 .
                [ 12] 于沭,温彦锋,王玉杰,等 . 基于图像识别技术的土石料级配检测系统[J]. 中国水利水电科学研究院学
                       报,2019,17(6):439-445 .
                                                                                                    /
                [ 13] LONG J,SHELHAMER E,DARRELL T . Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]/IEEE
                       Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence . 2015 .
                                                                                               /
                [ 14] KAIMING H,XIANGYU Z,SHAOQING R,et al . Deep residual learning for image recognition[C]/Proceedings
                       of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition . 2016 .
                [ 15] KAIMING H,GEORGIA G,PIOTR D,et al . Mask R-CNN[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Ma⁃
                       chine Intelligence . 2018:1 .
                [ 16] SL 274-2001,碾压式土石坝设计规范[S]. 北京:中国水利水电出版社,2001 .
                [ 17] DL/T 5395-2007,碾压式土石坝设计规范[S]. 北京:中国电力出版社,2008 .
                [ 18] DL/T 5016-2011,混凝土面板堆石坝设计规范[S]. 北京:中国电力出版社,2011 .
                [ 19] 吴一全,孟天亮,吴诗婳 . 图像阈值分割方法研究进展 20 年[J]. 数据采集与处理,2015,30(1):1-23 .
                [ 20] CANNY J . A computational approach to edge detection[J]. IEEE Transactions on pattern analysis and machine
                       intelligence,1986,8(6):679-698 .
                [ 21] VINCENT L,SOILLE P J . Watersheds in digital spaces[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine
                       Intelligence,1991,13(6):583-598 .
                                                                                                 /
                [ 22] SIMONYAN K,ZISSERMAN A . Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[C]/Comput⁃
                       er Vision and Pattern Recognition,2014 .
                [ 23] GOODFELLOW I J,POUGET-ABADIE J,MIRZA M,et al . Generative adversarial networks[J]. Advances in
                                                                                               — 379  —
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