本发明涉及地质调查勘探技术领域和人工智能技术领域,公开了一种基于Mask R‑CNN网络的砾石参数获取方法、装置、设备及存储介质。通过本发明创造,提供了一种可快速有效和高精准度地基于深度学习技术进行砾石图像智能识别及其参数计算的方法,即前期在建立大量的砾石照片样本库的基础之上,通过基于Mask R‑CNN网络的深度学习和样本训练,可得到能够智能识别砾石图像的图像轮廓提取模型,然后在后期直接拍照上传,通过该图像轮廓提取模型即可针对砾石进行人工智能识别,并根据参照物个体尺寸参数进行砾石参数计算,提取出砾石图像中砾石的尺度信息,大大节省人力物力,并确保对单个砾石的参数进行无偏差运算,提高了数据的精确度,便于实际应用和推广。
声明:
“基于Mask R-CNN网络的砾石参数获取方法、装置、设备及存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)