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申请/专利权人：中国安能集团第三工程局有限公司
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212470A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/94;G06V10/74;G06V10/30;G06V10/36;G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/0495;G06N3/082
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.05#实质审查的生效;2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种轻量化的掌子面等级快速分级方法，包括：采集待分级的目标岩石掌子面的环境数据；采用平均值法对环境中的湿度进行赋值；采集待分级的目标岩石掌子面的图像数据，并进行标记和图像预处理；采用峰值信噪比和结构相似性对预处理后的图像数据进行质量评估划分；搭建深度学习模型，并将湿度的赋值预先输入至深度学习模型中；采用连接环节或联动机制将质量评估划分后的图像数据和环境数据输入至深度学习模型中进行训练；对训练后的深度学习模型进行模型量化和剪枝处理，对深度学习模型进行格式转换，并部署在树莓派上；利用树莓派上部署的深度学习模型，并联合环境数据采集设备对掌子面进行等级分级。
主权项：1.一种轻量化的掌子面等级快速分级方法，其特征在于，包括以下步骤：布设环境数据采集设备，采集待分级的目标岩石掌子面的环境数据；所述环境数据包括环境数据采集设备与待分级的目标岩石掌子面的距离、环境中的温度和湿度；采用平均值法对环境中的湿度进行赋值；采集待分级的目标岩石掌子面的图像数据，并进行标记和图像预处理；采用峰值信噪比和结构相似性对预处理后的图像数据进行质量评估划分；基于YOLOv5网络或ResNet网络搭建深度学习模型，并将湿度的赋值预先输入至深度学习模型中；采用连接环节或联动机制将质量评估划分后的图像数据和环境数据输入至深度学习模型中进行训练；对训练后的深度学习模型进行模型量化和剪枝处理，对深度学习模型进行格式转换，并部署在树莓派上；利用树莓派上部署的深度学习模型，并联合环境数据采集设备对掌子面进行等级分级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国安能集团第三工程局有限公司 一种轻量化的掌子面等级快速分级方法
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