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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的岩石强度特性等级快速预测方法，包括：一、获取岩石试件的指标参数；二、根据岩石试件的指标参数，获取各个指标参数的综合权重值；三、利用改进物元分析法，输入各个指标参数的综合权重值，获取岩石试件的强度特性等级；四、建立岩石试件指标训练数据集；五、构建MobileNetV3神经网络模型及训练；六、将后续岩石图像输入训练好的MobileNetV3神经网络模型中获得后续岩石强度特性等级。本发明方法设计合理，利用训练好的MobileNetV3神经网络模型根据岩石图像对岩石强度特性等级预测，提高了岩石强度特性预测的快速性和便捷性。
主权项：1.一种基于图像识别的岩石强度特性等级快速预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、获取岩石试件的指标参数；步骤二、根据岩石试件的指标参数，获取各个指标参数的综合权重值；步骤三、利用改进物元分析法，输入各个指标参数的综合权重值，获取岩石试件的强度特性等级；步骤四、建立岩石试件指标训练数据集：获取岩石试件的图像，并将每个岩石图像和其对应的强度特性等级作为训练样本；步骤五、构建MobileNetV3神经网络模型及训练：步骤501、采用计算机构建MobileNetV3神经网络模型；其中，MobileNetV3神经网络模型的输出连接全连接层，且全连接层的神经元个数为5个；步骤502、采用计算机将每个岩石图像和其对应的强度特性等级输入构建的MobileNetV3神经网络模型中，并采用Adam优化器进行训练，得到训练好的MobileNetV3神经网络模型；步骤六、将后续岩石图像输入训练好的MobileNetV3神经网络模型中获得后续岩石强度特性等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种基于图像识别的岩石强度特性等级快速预测方法
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