Xác định sự gián đoạn khối đá từ đám mây điểm 3D sử dụng phương pháp C-means mờ cải tiến và mạng nơ-ron tích chập

Guangyin Lu1,2,3, Bei Cao1,2,3, Xudong Zhu1,2,3, Zishan Lin4, Dongxin Bai1,2,3, Chuanyi Tao1,2,3, Yani Li1,3
1Hunan Key Laboratory of Nonferrous Resources and Geological Hazards Exploration, Changsha, China
2National Engineering Research Center of High-speed Railway Construction Technology, Changsha, China
3School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha, China
4CSCEC-TAISEI CONSTRUTION. LTD, Beijing, China

Tóm tắt

Việc thu thập chính xác thông tin về sự gián đoạn trong khối đá có vai trò đặc biệt quan trọng trong phân tích ổn định độ dốc và phân loại khối đá. Hiện nay, các phương pháp đo không tiếp xúc ngày càng trở thành một phương tiện bổ sung cho các kỹ thuật truyền thống, đặc biệt là trong các khu vực nguy hiểm và khó tiếp cận. Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp bán tự động sáng tạo để xác định các sự gián đoạn từ các đám mây điểm. Một mạng nơ-ron tích chập đã được cải tiến, AlexNet, được thiết lập để xác định các tập hợp sự gián đoạn. Mạng này bao gồm năm lớp tích chập và ba lớp kết nối hoàn toàn, sử dụng các vectơ bình thường 1 × 3 được tính toán thông qua phương pháp K-láng giềng gần nhất và phân tích thành phần chính làm đầu vào, và tạo ra một giá trị đầu ra “i” đại diện cho tập hợp sự gián đoạn được xác định liên quan đến danh mục “i”. Các mẫu học cho việc đào tạo mạng được chọn ngẫu nhiên từ các đám mây điểm và tự động được phân loại sử dụng cải tiến C-means mờ (FCM) dựa trên tối ưu hóa bầy đàn (PSO). Các phương hướng của từng sự gián đoạn, được xác định từ tập hợp sự gián đoạn bằng cách sử dụng phân cụm không gian dựa trên mật độ theo thứ bậc với các ứng dụng có tiếng ồn, đã được tính toán. Hai trường hợp vết cắt đã được sử dụng để xác thực hiệu quả của phương pháp đề xuất, và phân tích tham số đã được thực hiện để xác định các tham số tối ưu. Kết quả cho thấy độ tin cậy của phương pháp và nhấn mạnh sự cải thiện về tự động hóa và hiệu suất tính toán.

Từ khóa

#khối đá #sự gián đoạn #đám mây điểm 3D #mạng nơ-ron tích chập #C-means mờ

Tài liệu tham khảo

Buyer A, Schubert W (2017) Calculation the spacing of discontinuities from 3D point clouds. Procedia Eng 191:270–278 Campello RJ, Moulavi D, Sander J (2013) Density-based clustering based on hierarchical density estimates. Pacific-Asia conference on knowledge discovery and data mining. Berlin Heidelberg, Springer, Berlin Heidelberg, pp 160–172 Chen J, Zhu H, Li X (2016) Automatic extraction of discontinuity orientation from rock mass surface 3D point cloud. Comput Geosci 95:18–31 Chen N, Kemeny J, Jiang Q, Pan Z (2017) Automatic extraction of blocks from 3D point clouds of fractured rock. Comput Geosci 109:149–161 Chigira M (1992) Long-term gravitational deformation of rocks by mass rock creep. Eng Geol 32(3):157–184 Cui X, Yan EC (2020) A clustering algorithm based on differential evolution for the identification of rock discontinuity sets. Int J Rock Mech Min Sci 126:104181 Daghigh H, Tannant DD, Daghigh V, Lichti DD, Lindenbergh R (2022) A critical review of discontinuity plane extraction from 3D point cloud data of rock mass surfaces. Comput Geosci 169:105241 Ester M, Kriegel HP, Sander J, Xu X (1996) A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Kdd 95:226–231 Ferrero AM, Forlani G, Roncella R, Voyat HI (2009) Advanced geostructural survey methods applied to rock mass characterization. Rock Mech Rock Eng 42:631–665 Fischler MA, Bolles RC (1981) Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Commun ACM 24(6):381–395 Ge Y, Xia D, Tang H, Zhao B, Wang L, Chen Y (2017) Intellectual identification and geometric properties extraction of rock discontinuities based on terrestrial laser scanning. Rock Mech Eng 36(12):3050–3061 Ge Y, Tang H, Xia D, Wang L, Zhao B, Teaway JW, Zhou T (2018) Automated measurements of discontinuity geometric properties from a 3D-point cloud based on a modified region growing algorithm. Eng Geol 242:44–54 Ge Y, Cao B, Tang H (2022) Rock discontinuities identification from 3D point clouds using artificial neural network. Rock Mech Rock Eng 55(3):1705–1720 Gigli G, Casagli N (2011) Semi-automatic extraction of rock mass structural data from high resolution LIDAR point clouds. Int J Rock Mech Min Sci 48(2):187–198 Gischig V, Amann F, Moore JR, Loew S, Eisenbeiss H, Stempfhuber W (2011) Composite rock slope kinematics at the current Randa instability, Switzerland, based on remote sensing and numerical modeling. Eng Geol 118(1–2):37–53 Guo J, Liu S, Zhang P, Wu L, Zhou W, Yu Y (2017) Towards semi-automatic rock mass discontinuity orientation and set analysis from 3D point clouds. Comput Geosci 103:164–172 Han X, Yang S, Zhou F, Wang J, Zhou D (2017) An effective approach for rock mass discontinuity extraction based on terrestrial LiDAR scanning 3D point clouds. Ieee Access 5:26734–26742 Han G, Zhang C, Singh HK, Huang S, Zhou H, Gao Y (2023) A comprehensive investigation of engineering geological characteristics of interlayer shear weakness zones embedded within Baihetan hydropower station. Tunn Undergr Space Technol 132:104891 Hu L, Xiao J, Wang Y (2020) Efficient and automatic plane detection approach for 3-D rock mass point clouds. Multimed Tools Appl 79:839–864 Jaboyedoff M, Metzger R, Oppikofer T, Couture R, Derron MH, Locat J, Turmel D (2007) New insight techniques to analyze rock-slope relief using DEM and 3D imaging cloud points: COLTOP-3D software. In: ARMA Canada-US rock mechanics symposium, Vancouver, ARMA-07 Kennedy J, Eberhart R (1995) Particle swarm optimization. In: Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks, Perth, pp 1942–1948 Kong D, Wu F, Saroglou C (2020) Automatic identification and characterization of discontinuities in rock masses from 3D point clouds. Eng Geol 265:105442 Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE (2012) Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In: Advances in neural information processing systems 25. Lake Tahoe, pp 1097–1105 Lato MJ, Vöge M (2012) Automated mapping of rock discontinuities in 3D lidar and photogrammetry models. Int J Rock Mech Min Sci 54:150–158 Lato M, Diederichs MS, Hutchinson DJ, Harrap R (2009) Optimization of LiDAR scanning and processing for automated structural evaluation of discontinuities in rockmasses. Int J Rock Mech Min Sci 46(1):194–199 Lato M, Kemeny J, Harrap RM, Bevan G (2013) Rock bench: Establishing a common repository and standards for assessing rockmass characteristics using LiDAR and photogrammetry. Comput Geosci 50:106–114. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.06.014 Leng X, Xiao J, Wang Y (2016) A multi-scale plane-detection method based on the Hough transform and region growing. Photogram Rec 31(154):166–192 Li Y, Wang Q, Chen J, Xu L, Song S (2015) K-means algorithm based on particle swarm optimization for the identification of rock discontinuity sets. Rock Mech Rock Eng 48:375–385 Li X, Chen Z, Chen J, Zhu H (2019) Automatic characterization of rock mass discontinuities using 3D point clouds. Eng Geol 259:105131 Ma G, Hu X, Yin Y, Luo G, Pan Y (2018) Failure mechanisms and development of catastrophic rockslides triggered by precipitation and open-pit mining in Emei, Sichuan, China. Landslides 15:1401–1414 Mah J, Samson C, McKinnon SD, Thibodeau D (2013) 3D laser imaging for surface roughness analysis. Int J Rock Mech Min Sci 58:111–117 McInnes L, Healy J (2017) Accelerated hierarchical density based clustering. In: 2017 IEEE international conference on data mining workshops (ICDMW), New Orleans, pp 33–42 Menegoni N, Giordan D, Perotti C, Tannant DD (2019) Detection and geometric characterization of rock mass discontinuities using a 3D high-resolution digital outcrop model generated from RPAS imagery–Ormea rock slope, Italy. Eng Geol 252:145–163 Otoo JN, Maerz NH, DuanY, Xiaoling L (2011) LiDAR and optical imaging for 3-D fracture orientations. In: Proceedings of the 2011 NSF engineering research and innovation conference. Atlanta Park J, Cho YK (2022) Point cloud information modeling: Deep learning–based automated information modeling framework for point cloud data. J Constr Eng Manag 148(2):04021191 Pauly M, Gross M, Kobbelt LP (2002) Efficient simplification of point-sampled surfaces. In: IEEE visualization 2002. VIS 2002, Boston, pp 163–170 Riquelme AJ, Abellán A, Tomás R, Jaboyedoff M (2014) A new approach for semi-automatic rock mass joints recognition from 3D point clouds. Comput Geosci 68:38–52 Riquelme AJ, Tomás R, Abellán A (2016) Characterization of rock slopes through slope mass rating using 3D point clouds. Int J Rock Mech Min Sci 84:165–176 Riquelme A, Tomás R, Cano M, Pastor JL, Abellán A (2018) Automatic mapping of discontinuity persistence on rock masses using 3D point clouds. Rock Mech Rock Eng 51:3005–3028 Rodriguez A, Laio A (2014) Clustering by fast search and find of density peaks. Science 344(6191):1492–1496 Singh SK, Raval S, Banerjee BP (2021) Automated structural discontinuity mapping in a rock face occluded by vegetation using mobile laser scanning. Eng Geol 285:106040 Slob S, Hack R, Turner AK (2002) An approach to automate discontinuity measurements of rock faces using laser scanning techniques. In: ISRM international symposium - EUROCK 2002, Madeira, Portugal, Paper Number: ISRM-EUROCK-2002-006 Slob S (2010) Automated rock mass characterisation using 3-D terrestrial laser scanning. Dissertation, Technische Universiteit Delft, Deltf Song S, Wang Q, Chen J, Li Y, Zhang W, Ruan Y (2017) Fuzzy C-means clustering analysis based on quantum particle swarm optimization algorithm for the grouping of rock discontinuity sets. KSCE J Civ Eng 21(4):1115–1122 Sun W, Wang J, Yang Y, Jin F (2021) Rock mass discontinuity extraction method based on multiresolution supervoxel segmentation of point cloud. IEEE J Sel Top Appl Earth Obs Remote Sens 14:8436–8446 Van Knapen B, Slob S (2006) Identification and characterisation of rock mass discontinuity sets using 3D laser scanning. Procedia Eng 191:838–845 Vasuki Y, Holden EJ, Kovesi P, Micklethwaite S (2014) Semi-automatic mapping of geological Structures using UAV-based photogrammetric data: an image analysis approach. Comput Geosci 69:22–32 Vöge M, Lato MJ, Diederichs MS (2013) Automated rockmass discontinuity mapping from 3-dimensional surface data. Eng Geol 164:155–162 Wang X, Zou L, Shen X, Ren Y, Qin Y (2017) A region-growing approach for automatic outcrop fracture extraction from a three-dimensional point cloud. Comput Geosci 99:100–106 Wu X, Wang F, Wang M, Zhang X, Wang Q, Zhang S (2021) A new method for automatic extraction and analysis of discontinuities based on TIN on rock mass surfaces. Remote Sens 13(15):2894 Yang S, Liu S, Zhang N, Li G, Zhang J (2021) A fully automatic-image-based approach to quantifying the geological strength index of underground rock mass. Int J Rock Mech Min Sci 140:104585 Yi X, Feng W, Wang D, Yang R, Hu Y, Zhou Y (2023) An efficient method for extracting and clustering rock mass discontinuities from 3D point clouds. Acta Geotech 18:3485–3503 Zhang P, Du K, Tannant DD, Zhu H, Zheng W (2018) Automated method for extracting and analysing the rock discontinuities from point clouds based on digital surface model of rock mass. Eng Geol 239:109–118 Zhang Y, Yue P, Zhang G, Guan T, Lv M, Zhong D (2019) Augmented reality mapping of rock mass discontinuities and rockfall susceptibility based on unmanned aerial vehicle photogrammetry. Remote Sens 11(11):1311