ResNet模型在智能岩石勘测小车上的应用研究

摘要：

文章以实现地质勘探无人化和岩石分类智能化为目标,设计出用于地质勘探现场的具有岩石分类功能的智能导航小车系统.该系统分为小车模块和岩石分类模块两部分,小车模块利用ROS平台进行开发,得到勘探区域环境数据后,利用SLAM算法生成栅格地图并进行路径规划来获得全局最优路径,最后小车自动导航至该地点并获得该区域的岩石图片.岩石分类模块采用深度学习技术对岩石图片进行分类,基于Softmax分类器和ResNet101神经网络模型,建立岩石分类模型.

关键词：岩石分类、SLAM算法、自动导航、ResNet模型、Softmax

所属期刊栏目：7

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：智能化机器人课程体系改革方案研究;面向机器人相关课程的智能化探索及实训方法研究

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：88-91,95