发明公开
- 专利标题： 一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法及系统
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申请号： CN202310357845.5申请日： 2023-03-31
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公开(公告)号： CN116593457A公开(公告)日： 2023-08-15
- 发明人: 周宗青 , 杨钧岩 , 王利戈 , 高成路 , 李刚 , 成帅 , 刘聪 , 白松松 , 孙基伟
- 申请人： 山东大学
- 申请人地址： 山东省济南市历下区经十路17923号
- 专利权人： 山东大学
- 当前专利权人： 山东大学
- 当前专利权人地址： 山东省济南市历下区经十路17923号
- 代理机构： 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理商 闫伟姣
- 主分类号： G01N21/84
- IPC分类号： G01N21/84 ; G01N15/02 ; G01N21/25 ; G01N21/17 ; G06V10/26 ; G06V10/28 ; G06V10/30 ; G06V10/34 ; G06V10/36 ; G06V10/422 ; G06V10/56 ; G06V10/82 ; G06N3/048 ; G06N3/084
摘要：
本发明公开的一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法及系统，包括：获取土体的表面图像和光谱图像；对表面图像中颗粒进行识别，获取颗粒粒径，根据颗粒粒径确定土体的颗粒级配；获取表面图像的RGB均值，根据RGB均值确定土体的含水率；对光谱图像进行识别，获得图像中矿物成分和含量；根据土体的颗粒级配、含水率、矿物成分和含量及训练好的强度识别模型，确定土体的抗剪强度。实现了对土体抗剪强度的准确识别。
