本發(fā)明提供了一種基于多特征AlexNet?SVM網(wǎng)絡(luò)的巖屑圖像識別方法、設(shè)備及存儲設(shè)備,主要解決了現(xiàn)有巖屑圖像識別沒有考慮多重特征提取而導(dǎo)致分類準確率不高的問題。首先提出一種基于AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可訓(xùn)練特征提取器,解決了對于巖屑圖像深層次特征提取的問題;然后,使用可訓(xùn)練的特征提取器對巖屑圖像進行特征提取,同時使用灰度共生矩陣提取紋理特征,顏色聚合向量提取顏色特征,分類任務(wù)使用支持向量機,增強了模型的泛化能力。本發(fā)明的有益效果是:克服了以前巖屑圖像識別過程中對于特征提取的不足導(dǎo)致模型精度不高的缺陷,為復(fù)雜地質(zhì)鉆進過程智能控制研究奠定了良好的基礎(chǔ)。
聲明:
“基于多特征AlexNet-SVM網(wǎng)絡(luò)的巖屑圖像識別方法、設(shè)備及存儲設(shè)備” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)