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基于深度学习的岩石单轴抗压强度图像识别研究

         

摘要

岩石的强度参数在岩土工程领域至关重要,各种工程建设最需要关注的就是岩石单轴抗压强度,如何更快速地获取岩石的单轴抗压强度一直是亟须解决的问题。将人工智能手段应用于岩土工程,基于深度学习算法,使用图像识别技术是一条新的途径。本研究将岩石单轴抗压强度分成9个等级,收集了重庆地区这9个等级范围的岩石单轴抗压强度及图像共计3636组数据,采用ResNet50神经网络模型使,用深度学习方法进行岩石单轴抗压强度等级分类的训练。经过不断地迭代训练后模型趋于稳定,在验证集上得到了71.3%的准确率。试验结果表明,使用深度学习方法对于岩石图像自动识别,进行岩石单轴抗压强度的范围判定是可一条可行的途径。

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