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一种深度学习模式下的岩石岩性自动识别分类方法

摘要

本发明公开了一种深度学习模式下的岩石岩性自动识别分类方法,用以分析地质工程中的岩石岩性,包括以下步骤:步骤A,根据所需岩石种类,采集不同类型的岩石图像,并将其分为训练集与测试集;步骤B,采用卷积神经网络Inception‑v3模型作为预训练模型,利用其特征提取模型获取图像特征;步骤C,建立Softmax回归模型;步骤D,训练岩石图像自动识别与分类模型;步骤E,测试岩石图像自动识别与分类模型。本发明通过建立岩石图像自动识别与分类模型,可以自动化、智能化地分析工程中的地质状况,大大节省人力物力,减少成本支出。

著录项

  • 公开/公告号CN107633255A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-01-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN201710685681.3

  • 发明设计人 李明超;张野;韩帅;

    申请日2017-08-11

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/66(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人刘玥

  • 地址 300350 天津市津南区海河教育园雅观路135号天津大学北洋园校区

  • 入库时间 2023-06-19 04:27:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-02-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170811

    实质审查的生效

  • 2018-01-26

    公开

    公开

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