融合鉆孔地質(zhì)信息的煤巖圖像識別方法

摘要： 當(dāng)前應(yīng)用于煤巖圖像識別的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在體積龐大、計算過程冗雜等問題,難以滿足實時檢測要求,且對低照度、高粉塵等復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性差。針對上述問題,提出了一種融合鉆孔地質(zhì)信息的煤巖圖像識別方法。首先,通過改進的譜殘差顯著性檢測(ISRSD)算法增強煤巖圖像質(zhì)量,有效減弱復(fù)雜環(huán)境對煤巖圖像特征造成的不利影響;然后,使用加入注意力機制的VGG(AVGG)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——... （共7頁）