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1.
矿物识别在许多研究领域都有着重要作用,基于深度学习技术的智能矿物识别为这些领域带来了新的发展方向,不仅能有效节省人工成本,还能减小识别错误。针对石英、角闪石、黑云母、石榴石和橄榄石共5种矿物进行实验,提出了一种准确高效的智能矿物识别方法。实验采用图像分析常用的卷积神经网络建立模型,设计出一套基于残差神经网络的矿物识别方法。本实验独立采集了5种矿物的偏光显微图像数据集,用于模型的训练、验证和测试,并通过合理的数据增强策略来扩充训练数据集。在卷积神经网络的结构设计上,选取了ResNet-18作为框架,最终于模型测试中取得89%的准确率,成功训练出一个较为精准的矿物识别模型,实现了基于深度学习的智能矿物识别方法。 相似文献
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黄土含水率深层原位精准探测是揭示黄土重大工程灾变机理及灾害预警的有效手段,基于卷积神经网络提出了一种原位孔洞探测黄土含水率的智能识别方法。首先,通过搭建室内实验平台采集间隔等级为2%的7种不同含水率下的图像信息,生成用于神经网络训练的数据集。然后,基于迁移学习思想建立了多种迁移卷积神经网络模型,并对比分析了不同模型的黄土含水率识别精度,通过混淆矩阵可视化验证模型的可靠性。结果表明：针对所建立的黄土含水率图像数据集,基于VGG19、ResNet101、DesNe201的深度迁移网络模型的测试准确率都在90%以下,并且在一定程度上出现了过拟合现象,如推广应用则会出现超过10%的误判现象;而基于Xception、MobileNet、NASNetMobile的轻量化迁移网络模型在训练后泛化能力较好,测试准确率都达到了90%以上,其中Xception迁移网络模型的识别精度最高,达到了94.6%。搭建的轻量化迁移网络模型识别精度高、计算速度快,可为开发黄土地质信息原位探测机器人的视觉系统提供算法支持。 相似文献
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随着深度学习语义分割的快速发展,基于计算机视觉语义分割模型的高分辨率遥感影像分类方法也大量涌现。为系统定量地研究经典的和先进的视觉语义分割模型在遥感影像分类中的性能,在总结深度学习语义分割进展的基础上,选择9种基于卷积神经网络(CNN)和视觉注意力的语义分割算法,对米级和厘米级2个尺度的遥感数据集进行分析研究。在模型构建上基于计算机视觉通用的语义分割框架,训练时采用红绿蓝3波段遥感图像并基于ImageNet预训练权重进行迁移学习训练。研究结果表明：通用的语义分割模型通过常规训练设置进行训练能取得较好的遥感影像分类效果,部分地物的交并比(IoU)可以达到90%以上;基于视觉注意力的遥感影像分类模型的精度普遍高于基于CNN的模型,且MaskFormer能更有效地提取离散的地物信息;不同类别的精度最高值并不全在总体最优模型中,部分会存在于次优模型中;类似的地物在更高分辨率遥感数据集中可以获得更高的精度。 相似文献
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基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引：8，自引：3，他引：5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
5.
文章基于Inception-v3卷积神经网络模型,通过对采集的金矿石、铜矿石、铁矿石、铅锌矿、花岗岩、片麻岩、大理岩和页岩,8种岩石453张图像进行特征提取和迁移学习,建立了岩性分类的迁移学习模型,实现了岩性的自动识别和分类。每种岩石图像随机抽取4张作为测试集进行测试,剩余421张图像作为训练集参加训练,经测试全部图像的岩性分类结果均正确,识别正确率超过80%的岩石图像占测试集图像总数的90%以上。识别正确率未达到80%的图像经过处理后重新训练并测试,其识别正确率均超过了80%,表明了该模型具有良好的岩性识别能力且鲁棒性较好,为岩性识别和自动分类提供了一种新的智能分析方法。 相似文献
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在现阶段的岩土工程中,通常采用人工识别的方法来判别岩样种类,不仅耗时长、专业性强,还易受主观因素影响,准确率不理想。随着计算机技术的发展,机器学习逐渐被应用于岩性的自动识别,开启了岩样分类的新路径。本文以重庆市主城区4种典型岩样（泥岩、砂质泥岩、泥质砂岩和砂岩）的细观图像为研究对象,基于Inception V3卷积网络模型和迁移学习算法,建立了岩样细观图像深度学习模型,并完成了训练学习。结果显示：模型在训练1 000次后,训练集中的分类准确率达到92.77%,验证集中的分类准确率为76.31%。其中,验证集中的砂岩识别准确率为97.28%,泥岩识别准确率为81.85%,泥质砂岩识别准确率为72.59%,砂质泥岩识别准确率为72.35%。与现有的机器学习方法相比,本识别模型不仅可以自动识别岩性极为相近的岩样,而且具有较好的识别准确率、鲁棒性和泛化能力。 相似文献
7.
针对传统高分辨率遥感影像的场景分类效率较低,以及卷积神经网络在遥感影像场景分类上由于空间不变性而导致的分类精度不高的问题,提出了一种结合空间变换网络和迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类算法.首先,利用ImageNet数据集训练深度残差网络ResNet101得到预训练模型,通过知识迁移提高模型目标探测效率;之后在模型中嵌入空间变换结构,使模型能够主动在空间上变换特征映射,提高模型的鲁棒性;最后,在模型中添加Dropout层减小模型出现过拟合的概率.本方法在AID和NWPU-RESISC45两种不同规模的高分遥感影像数据集上进行了验证,在只有20%训练样本的情况下仍达到了94.30%和93.63%的分类精度.实验结果表明本次改进模型具有更好的特征提取能力,针对易误分类场景的分类结果更优. 相似文献
8.
岩石图像识别是以深度学习为代表的感知智能在地质领域的典型应用场景。已有研究显示网络结构简单的深度卷积神经网络能够在岩石图像上取得比复杂网络结构高的分类准确率。这与ImageNet数据集上网络结构越深越好的趋势相悖。如何解释这一现象？深成侵入岩为显晶质,自形—半自形粒状结构,块状构造,其分类的依据是其矿物成分及相对含量。大别山地区岩浆活动广泛,中生代深成侵入岩广泛出露。岩石类型包括超镁铁质岩类、辉长岩类、闪长岩类、正长岩类、二长岩类和花岗岩类,基本覆盖IUGS推荐的深成侵入岩分类方案中的岩石类型。选取大别山地区中生代深成岩图像开展不同网络结构预训练模型迁移学习对比试验,能够专注于深度学习对矿物成分特征的学习解释,降低构造因素的影响。借助局部可理解的模型解释技术和特征图可视化技术,分别从全连接层分类决策区域可视化和卷积隐层可视化两方面对深度学习模型开展可解释性研究。结果表明简单网络结构的卷积神经网络能够提取不同矿物所表现出的颜色特征以及不同矿物组合所表现出的纹理特征。AlexNet模型的削减试验进一步证明：对于岩石图像深度学习,网络结构并不总是越深越好。 相似文献
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岩石图像识别是以深度学习为代表的感知智能在地质领域的典型应用场景。已有研究显示网络结构简单的深度卷积神经网络能够在岩石图像上取得比复杂网络结构高的分类准确率。这与ImageNet数据集上网络结构越深越好的趋势相悖。如何解释这一现象？深成侵入岩为显晶质,自形—半自形粒状结构,块状构造,其分类的依据是其矿物成分及相对含量。大别山地区岩浆活动广泛,中生代深成侵入岩广泛出露。岩石类型包括超镁铁质岩类、辉长岩类、闪长岩类、正长岩类、二长岩类和花岗岩类,基本覆盖IUGS推荐的深成侵入岩分类方案中的岩石类型。选取大别山地区中生代深成岩图像开展不同网络结构预训练模型迁移学习对比试验,能够专注于深度学习对矿物成分特征的学习解释,降低构造因素的影响。借助局部可理解的模型解释技术和特征图可视化技术,分别从全连接层分类决策区域可视化和卷积隐层可视化两方面对深度学习模型开展可解释性研究。结果表明简单网络结构的卷积神经网络能够提取不同矿物所表现出的颜色特征以及不同矿物组合所表现出的纹理特征。AlexNet模型的削减试验进一步证明：对于岩石图像深度学习,网络结构并不总是越深越好。 相似文献
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在东北地区选取试验区,对比多种分类模型,提出一种基于多源多模态数据和多流CNN的岩体分类模型. 其中包括两个子模型:一是基于大尺度邻域和深度卷积神经网络的岩体提取模型;二是基于波段组合和多模态数据的多流CNN融合模型. 研究结果表明,预测结果图整体区域预测分布正确,总体精度评价指标达到84.4%,具有智能化程度高、客观性强的特点,能够为地质工作者提供辅助决策依据. 此外,还采用迁移学习策略对样本数量进行扩容,解决了CNN模型小样本问题. 相似文献
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基于深度学习的镜下矿石矿物的智能识别实验研究 总被引：1，自引：3，他引：1
矿石矿物鉴定的智能化是智能地质学和智能矿床学的基础技术之一。计算机视觉技术和深度学习理论使矿石矿物鉴定的智能化成为可能。本研究基于深度学习系统Tensor Flow,以吉林夹皮沟金矿和河北石湖金矿的黄铁矿、黄铜矿、方铅矿、闪锌矿等硫化物矿物为例,设计有针对性的Unet卷积神经网络模型,有效自动提取矿相显微镜下矿石矿物的深层特征信息,实现镜下矿石矿物智能识别与分类。实验显示,模型在训练过程中,随着训练次数的增加,模型精度在不断增大,损失函数不断减小;经过3000个批处理之后,模型精度和损失函数基本趋于稳定。训练出的模型对测试集中的显微镜镜下矿石矿物照片的识别成功率均高于90%,说明实验所建立的模型,具有很好的图像特征提取能力,能完成镜下矿石矿物智能识别的任务。 相似文献
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概率神经网络是一种分类准确率高、泛用性强、可以包容一定数量错误样本的人工神经网络,极其适合勘查地球化学找矿中的预测找矿靶区。本文以四川雅江县木绒锂矿为例,运用概率神经网络搭建智能找矿模型,以已知区的Li元素及与其相关性强的Rb-Cs-Al-Fe元素作为训练指标,对模型进行训练,经过多次训练后将Spread值确定为0.08,使模型在训练集和测试集的准确率均大于80%,实现非线性的指标与成矿潜力的对应,得到本矿区的PNN模型,然后对预测区的样本数据进行预测,成功圈定了1处靶区。为检验靶区准确性,以Li、Rb、Cs元素数据累计频率的80%作为异常下限,圈出的异常区域与靶区位置基本重叠。对预测区进行了实地查证工作,发现两条红柱石带,其中一条与靶区位置吻合,表明该神经网络模型准确性高,可用于矿产勘查的预测研究。 相似文献
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绘制直观与可靠的城市洪涝灾害风险区划图,为城市防洪排涝相关部门决策提供参考依据。以广州市东濠涌流域为研究区域,综合考虑城市降雨、径流、地形和排水系统特性,构建基于InfoWorks ICM的一维-二维耦合城市洪涝仿真模型,模拟暴雨重现期为1年、5年、50年情景下的洪涝过程并获取致灾因子数据。调研分析区域的孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力概况,结合层次分析法、评价等级和阈值划分等进行洪涝灾害风险评估。结果表明:城市洪涝仿真模型在一维排水系统和二维地面淹没模拟上均有较好的精度和可靠性,保证了致灾因子数据的可靠性;风险区划图能较好地反映流域的风险分布;随着重现期增大,较高、高风险区的面积显著增加,为防洪排涝重点关注区域。 相似文献
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强震山区地形陡峭,植被茂盛,使同震滑坡“点多面广”,难以探测,为灾害防控带来困难.滑坡易发性评估能够预测灾害空间分布.但传统评估方法存在数据源有限、数据量化标准不一等问题,难以获取准确的易发性评价结果及难以掌握复杂孕灾环境下滑坡发育特征.鉴于此,通过多源监测数据、空间分析和深度学习方法,分析同震滑坡的发育规律,探究滑坡的地震响应机制,并进行滑坡易发性区划.结果表明：地震通过影响地形地貌的应力场及岩土体结构对地震波的地震响应的作用,使同震滑坡表现不同形式的发灾效应（如锁固段效应、微地形效应和地层倾向效应等）;采用基于卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）的深度学习模型取得了良好的易发性评价结果（AUC值分别为0.901和0.865）,CNN模型的预测性能优于DNN模型.两模型精度都较高,均能较为准确识别潜在的滑坡区域;极高和高滑坡易发性区域广泛分布于丹祖沟等13条沟道中,这些沟道在暴雨下更容易发生泥石流. 相似文献
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采用OpenPose与BP网络相结合的方法对人体整体或局部行为进行分类检测,首先利用人体姿态估计算法获得人体骨架节点坐标数据,然后利用BP分类网络对节点坐标数据进行迭代训练与学习。检测不同整体行为的分类模型,训练准确率达100%,网络损失仅为0.091,实测各类准确率及总体准确率均达100%;检测局部行为的分类模型,训练准确率亦达100%,网络损失小于10-6,实测各类准确率及总体准确率均达100%;OpenPose与BP网络相结合的方法不仅可以实现不同整体行为或局部行为快速、准确的分类检测任务,同时还克服了传统行为检测方法的不足,能够实现更高效、更准确、更快速的分类检测。 相似文献
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特定的计算工具帮助地质学家识别和分类油井钻探的岩石岩性,降低成本并提高工作效率。机器学习方法集成了大量信息,能够高效地实现模式识别和准确决策。文章将挪威海5口油井进行岩性分类,通过将数据随机分为训练集(70%)和测试集(30%),利用多变量测井参数数据进行训练和验证,对比多层感知器(MLP)、决策树、随机森林和XGboost等模型的应用效果。研究结果显示,XGBoost模型在数据的泛化性方面表现更佳,其准确率为95%;随机森林模型次之,准确率为94%;而多层感知机(MLP)和决策树模型表现出较好的鲁棒性,准确率分别为92%和90%。 相似文献
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根据暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体易损性和防灾减灾能力4个一级因子,以山东地区为研究对象,综合考虑降雨、地形地势、河网密度、植被、人口和经济实力、道路交通信息等因子进行风险区划与分析。利用地理信息系统软件（ArcGIS）将上述因子进行归一化来获得标准化的多源栅格数据,结合层次分析法和自然断点法确定相关指标的权重,建立了暴雨洪涝灾害的风险评估模型,最后得到了山东地区暴雨洪涝灾害综合风险区划等级评估图。对研究区进行定性和定量分析后得出结论,山东地区暴雨洪涝灾害发生的高风险区在鲁中西部、鲁南及山东半岛东部沿海部分地区,此结论与历史数据基本吻合。研究结果为预防山东暴雨洪涝灾害提供了参考信息。 相似文献
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不同类型铀矿床的沥青铀矿/晶质铀矿具有不同的稀土元素组成,其组成可作为判别铀矿床类型的重要指标。采用基于Python语言的主成分分析（principal component analysis,PCA）与支持向量机（support vector machines,SVM）结合的分类模型,对收集到的全球已知6种类型铀矿床的216组沥青铀矿/晶质铀矿稀土元素数据进行研究。以216组数据为训练集,通过数据清洗、特征缩放、PCA特征提取、网格搜索和交叉验证参数寻优构建SVM分类模型,对24组同变质型胡家峪晶质铀矿进行智能识别。研究结果显示：仅使用稀土元素的14维训练集最优模型判定胡家峪晶质铀矿类型的测试准确率为0.4%;由稀土元素、稀土总量、轻重稀土比、铕异常组成的17维训练集最优模型的测试准确率为75.0%,较14维训练集提高74.6%,模型泛化能力强;而通过传统稀土元素配分曲线、w（ΣREE）-（LREE/HREE）N图解不能有效判定胡家峪晶质铀矿类型。本次研究表明,PCA-SVM算法对增有传统稀土判别指标数据集进行挖掘可有效厘定铀氧化物成因类型,效果明显优于单纯的稀土元素数据集以及传统的稀土配分曲线、w（ΣREE）-（LREE/HREE）N图解。 相似文献
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《大地构造与成矿学》2020,(2)
在野外地质勘探过程中,矿物识别是一项重要的任务。但是在复杂的地质勘探条件下准确识别矿物是一项极具挑战性的任务。本文首先结合矿物知识,对图像中矿物的颜色和亮度进行判别,从而强化矿物图像的纹理特征,基于强化后的纹理特征,利用深度学习模型和迁移学习方法建立矿物深度学习模型;同时利用K-means算法提取矿物颜色特征,建立颜色特征模型;最终基于矿物识别深度学习模型和颜色特征模型,建立矿物图像的耦合识别模型,提出了一套完整的矿物智能识别分析方法。在深度学习模型建立过程中,共对19类矿物,总计6203张图像进行了训练,同时使用456张图像对耦合模型进行测试,其top-1准确率和top-3准确率分别达到72.2%和91.2%。基于所训练的模型,在Android系统开发了矿物图像智能识别应用系统,主要由矿物识别、矿物知识卡和矿物资料存储三个模块组成,提供矿物实时识别、矿物基础知识及实时储存等功能。作为野外地质勘察的辅助工具,此应用可以减少重复劳动,提升野外地质勘察的数字化和信息化水平。 相似文献
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断层是影响煤矿安全的致灾地质因素,查明断层特征是煤矿三维地震勘探的主要目的之一。常规断层解释中采用的人机交互解释方法,其可靠性在一定程度上取决于解释者的经验。为提高断层解释精度,提出一种基于主成分分析和最近邻算法来检测沿目标层断层分布的方法。首先,选择峰峰矿区羊东煤矿作为研究区域,从矿区高精度处理后获得的三维地震数据中提取10个地震属性;然后,采用主成分分析法(PCA)将上述10个地震属性整合为6个综合属性;同时,将属性信息与从矿区15口井和3条巷道确定的139个点的断层信息相结合,构建已知数据信息;在该数据信息的基础上,分别组建出数据集1和数据集2两种数据集,2种数据集的训练集与测试集的比分别为9∶1和3∶7。利用这些数据集以及十折交叉验证的方法,开展基于最近邻算法(kNN)的断层识别准确率测试,数据集1的测试准确率为87.75%,数据集2的测试准确率为71.63%;这表明训练数据量越大,断层识别准确率越高,从而也说明高密度三维地震在该方法的应用中存在一定优势。在对kNN模型的分类性能进行测试时,使用通过PCA进行降维处理的数据作为输入,计算出的分类准确率分别为89.23%和73.79%;这是因为PCA降低了原始输入特征的维数,从而减少了所需的计算量并提高了这些特征的表征能力。综合结果表明,结合PCA和kNN方法可以有效地识别断层分布,减少主观人为因素的影响,提高断层解释的效率。 相似文献