公开(公告)号：CN110472597A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910768866.X

申请日：2019-08-20

Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司

Inventor： 唐朝国 ,  朱泳标 ,  张居力 ,  杨科 ,  张毅 ,  董凤翔 ,  邓蔚 ,  齐玥 ,  谭咏仪 ,  侯佩佩

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N17/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的岩石图像风化程度检测方法及系统。将基于深度学习的神经网络图像识别技术运用到岩石风化程度的自动检测上，通过构建并训练深度学习网络，使该深度学习网络自动输出岩石风化程度检测结果。该自动识别技术具有较高的准确性，减小传统人工对岩石风化程度的判定存在的误差，提高了岩石图像识别效率及准确性，从而节省了工程人力成本，能够实时识别分类，及时录入信息，有效的跟踪现场问题的处理进度，存储图像数据并平台共享，优化图像分类管理系统。