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基于深度学习的颗粒大小和形状表征方法
ID：80 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2024-04-09 22:37:53 Hits：666 Oral Presentation

Start Time：Pending（Asia/Shanghai）

Duration：Pending

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Abstract
粗粒土的力学性质与其颗粒形状和粒径密切相关。传统方法通过筛分试验确定颗粒粒径，并采用与标准图表对比定性描述颗粒形状。然而，传统方法存在许多不足和限制，难以适用于粒径过大和难以采样等特殊情况。因此，本文基于深度学习提出了一种针对图像识别的粗粒土粒径和形状量化方法。该方法采用实例分割模型SOLOv2，结合可变形卷积网络对图像中堆叠的粗粒土进行准确分割。然后，依据计算几何方法对分割颗粒的形状和粒径进行量化分析，并将量化结果与实际结果进行对比。结果表明，本文提出的方法与传统方法的测量结果基本一致，验证了提出方法的准确性。另外，采用该方法对广西武鸣河和火星上的粗粒土进行分析测试，结果符合标准图表的视觉预期，这为准确量化粗粒土的颗粒形状和粒径提供一种新途径。
 
Keywords
粗粒土，颗粒形状，粒径，图像分割，深度学习
Speaker
刘子杨
广西大学

Submission Author
刘子杨 广西大学
龚健 广西大学
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Important Date

  • Conference Date

    May 31

    2024

    to

    Jun 03

    2024

  • Jun 03 2024

    Abstract Submission Deadline

  • Jun 03 2024

    Draft paper submission deadline

  • Jun 03 2024

    Registration deadline

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Panel of Computational Mechanics on Granular Materials
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Chinese Society of Theoretical and Applied Mechanics
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