一种基于卷积神经网络的膨胀土裂隙图像识别方法
摘要:
本发明公开了一种基于卷积神经网络的膨胀土裂隙图像识别方法,所述方法包括如下步骤:步骤一、采集膨胀土样本,对膨胀土样本进行CT扫描,得到CT图像;步骤二、对步骤一得到的CT图像进行加工处理,得到二值化的图像;步骤三、将二值化图像贴上标签并分组,建立样本集1和样本集2;步骤四、建立卷积神经网络模型并利用样本集1对卷积神经网络模型进行训练;步骤五、利用样本集2对步骤四训练好的卷积神经网络模型进行准确率评估;若两者相差不超过2%则卷积神经网络模型训练成功,否则添加随机失活层重新训练;步骤六、应用训练好的卷积神经网络模型对膨胀土裂隙图片进行识别。本发明能够克服传统图像识别算法抗噪性差、精度低等缺点。
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