- 专利标题: 基于卷积神经网络的粗粒土填料级配识别方法及应用系统
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申请号: CN202010404996.8申请日: 2020-05-14
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公开(公告)号: CN111523616A公开(公告)日: 2020-08-11
- 发明人: 蔡德钩 , 叶阳升 , 尧俊凯 , 肖源杰 , 王萌 , 陈晓斌
- 申请人: 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 , 北京铁科特种工程技术有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司
- 申请人地址: 北京市海淀区大柳树路2号二区303幢; ;
- 专利权人: 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所,北京铁科特种工程技术有限公司,中国铁道科学研究院集团有限公司
- 当前专利权人: 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所,北京铁科特种工程技术有限公司,中国铁道科学研究院集团有限公司
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区大柳树路2号二区303幢; ;
- 代理机构: 北京中创云知识产权代理事务所
- 代理商 徐辉
- 主分类号: G06K9/62
- IPC分类号: G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明涉及基于卷积神经网络的粗粒土填料级配识别方法及应用系统,构建第一神经网络和若干第二神经网络;采集现场的填料图像,采用第一神经网络输出粒径范围的分类结果;将填料图像及分类结果输入到对应粒径范围的第二神经网络,获得各单一粒径范围粗粒土的质量;统计各种粒径范围粗粒土的质量分布,获得级配及级配曲线。本发明通过第一神经网络获得粒径范围,通过对应的第二神经网络获得单一粒径组的总质量,提升了质量计算的准确性,进而保证了级配计算的准确性。多个第二神经网络并行处理,保证了第二神经网络训练效率和现场处理效率。自动化程度高,无需复杂的图像处理算法,无需人工干预,不依赖操作人员的经验,环境适应性强,精度高。
公开/授权文献
- CN111523616B 基于卷积神经网络的粗粒土填料级配识别方法及应用系统 公开/授权日:2021-01-29