[发明专利]一种基于岩石薄片显微图像深度学习的岩石分类方法在审
| 申请号： | 202110627104.5 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113222071A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 熊永柱;张丽 | 申请（专利权）人： | 嘉应学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 贾耀淇 |
| 地址： | 514015 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于岩石薄片显微图像深度学习的岩石分类方法，以采集偏光显微镜下岩石薄片显微图像作为原始数据，利用数据增强技术扩大其数据量并制作RockDataset数据集，然后将RockDataset输入到改进的ResNet50模型中进行深度迁移学习训练和参数优化，最终得到高精度的岩石分类识别深度学习模型RockNet，应用RockNet可以准确预测岩石类型的名称和置信度。本发明无需专业的岩石镜下鉴定知识，可以大大提高岩石分类的效率和准确度(高达98％以上)，避免人为的错误，促进岩石薄片分类的智能化和自动化，更好地服务于地质教学、科研与生产。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 岩石 薄片 显微 图像 深度 学习 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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