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公开(公告)号:CN110119753B
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN201910016656.5
申请日:2019-01-08
Applicant: 长江岩土工程有限公司 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/06 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种重构纹理识别岩性的方法,包括如下步骤:建立原始标本图像库;建立标准化图像库;利用卷积神经网络MobileNet‑V2卷积模型的离散卷积和最大池化操作提取出岩石标本图像的特征,并采用新算法有效避免了图像特征提取过程中梯度爆炸和梯度消失的问题;并选择概率最大的岩石类别输出结果,完成识别过程。本发明解决了现有算法在野外随机识别岩石岩性受岩石构造包括颗粒分布及断面纹理发育情况,受成像质量包括岩石颜色和清晰度等局限于二维导致的精度低和识别效率低的问题。本发明具有能广泛识别各种岩性,不受背景,颜色等外部因素限制,提高了识别准确率;提升智能识别运行速度。
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公开(公告)号:CN110119753A
公开(公告)日:2019-08-13
申请号:CN201910016656.5
申请日:2019-01-08
Applicant: 长江岩土工程总公司(武汉) , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种重构纹理识别岩性的方法,包括如下步骤:建立原始标本图像库;建立标准化图像库;利用卷积神经网络MobileNet-V2卷积模型的离散卷积和最大池化操作提取出岩石标本图像的特征,并采用新算法有效避免了图像特征提取过程中梯度爆炸和梯度消失的问题;并选择概率最大的岩石类别输出结果,完成识别过程。本发明解决了现有算法在野外随机识别岩石岩性受岩石构造包括颗粒分布及断面纹理发育情况,受成像质量包括岩石颜色和清晰度等局限于二维导致的精度低和识别效率低的问题。本发明具有能广泛识别各种岩性,不受背景,颜色等外部因素限制,提高了识别准确率;提升智能识别运行速度。
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