基于SVM?FTVGG16的岩屑检测方法

摘要：

岩屑图像的岩石位置检测一直都是地质勘探研究的重点之一.传统的岩屑检测方法采取人工提取特征的方式,难以获取更深层的和更抽象的语义特征,又由于岩屑图像采集的数量较少,往往不能满足深度学习所有大量训练数据集的要求,会降低其识别效果.为解决岩屑图像识别困难和准确率问题,提出一种基于SVM?FTVGG16的目标检测方法.该方法采用迁移学习的方法在VGG16网络的基础上,训练岩屑图像检测FTVGG16网络模型,并使用FTVGG16网络自动进行特征提取,采用SVM分类器进行分类.最后基于非极大值抑制的方法确定目标的最终位置.实验结果表明,基于SVM?FTVGG16的岩石目标检测算法在检测精度上有了很大提升.

关键词：岩屑检测;目标检测;VGG16网络;迁移学习;图像采集;图像处理;特征提取

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.73⁃34;TP391.4

资助基金：国家自然科学基金项目;黑龙江省高等学校教改工程项目

在线出版日期：2021-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：103-106