本发明提供了一种基于多特征AlexNet‑SVM网络的岩屑图像识别方法、设备及存储设备,主要解决了现有岩屑图像识别没有考虑多重特征提取而导致分类准确率不高的问题。首先提出一种基于AlexNet卷积神经网络结构的可训练特征提取器,解决了对于岩屑图像深层次特征提取的问题;然后,使用可训练的特征提取器对岩屑图像进行特征提取,同时使用灰度共生矩阵提取纹理特征,颜色聚合向量提取颜色特征,分类任务使用支持向量机,增强了模型的泛化能力。本发明的有益效果是:克服了以前岩屑图像识别过程中对于特征提取的不足导致模型精度不高的缺陷,为复杂地质钻进过程智能控制研究奠定了良好的基础。
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“基于多特征AlexNet-SVM网络的岩屑图像识别方法、设备及存储设备” 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。
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