一种基于卷积神经网络的地质岩石的识别分类方法

作　　者： 陆晨旭；王宇奇

摘　　要： 为了在地质勘探过程中，减少人工成本并提高采样效率，提出了一种通过训练并构建卷积神经网络 (CNN) 模型来识别地质岩石的方法。主要任务包括基于测试数据集对模型进行训练，优化调整模型参数，并选择适合的激活函数，以提高模型的准确性和降低损失函数值。同时也介绍了构建模型前的数据预处理、数据增强方法。训练完成后，导出 h5 模型并搭建了一个软硬件测试平台，通过该平台对岩石标本进行识别并验证模型的准确性。通过这一系列步骤，完成了一套有近距离识别地质岩石并分类功能的视觉系统。

来　　源： 《信息产业报道》 2024-08