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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及图像识别检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的磷灰石裂变径迹人工智能识别方法，包括S1：获取磷灰石裂变径迹图像；S2：对灰石裂变径迹图像进行截取，获得样本图像；S3：对样本图像中的裂变径迹进行标注生成标签集，标签集和样本图像共同组成数据集，并划分为训练集和测试集；S4：构建RAFasterR‑CNN网络模型，并对权重矩阵参数进行初始化；S5：基于训练集和数据集对RAFasterR‑CNN网络模型进行训练合测试；S6：将待检测的磷灰石裂变径迹图像输入至RAFasterR‑CNN网络模型进行预测。本发明能够有效提升裂变径迹识别的效率和准确性，并且直接计算出裂变径迹的长度和夹角参数。
主权项：1.一种基于深度学习的磷灰石裂变径迹人工智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：通过外探测器法分别在光学显微镜下拍摄得到磷灰石裂变径迹图像以及在Zeiss显微镜下拍摄得到磷灰石裂变径迹图像；S2：使用固定窗口在所述灰石裂变径迹图像上进行截取，以获得内容不重叠的样本图像；S3：使用数据标注工具对所述样本图像中的裂变径迹进行标注，并附加每个径迹的长度信息和夹角信息，从而生成标签集，所述标签集和所述样本图像共同组成数据集，并将所述数据集划分为训练集和测试集；S4：构建RAFasterR-CNN网络模型，并对所述RAFasterR-CNN网络模型的权重矩阵参数进行初始化；S5：基于所述训练集对所述RAFasterR-CNN网络模型进行训练；S6：基于所述测试集对完成训练的RAFasterR-CNN网络模型进行测试；S7：将待检测的磷灰石裂变径迹图像调整至与所述样本图像相同大小，并输入至完成测试的RAFasterR-CNN网络模型中进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于深度学习的磷灰石裂变径迹人工智能识别方法
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