[发明专利]基于卷积神经网络的粗粒土填料级配识别方法及应用系统有效
| 申请号： | 202010404996.8 | 申请日： | 2020-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN111523616B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 蔡德钩;叶阳升;尧俊凯;肖源杰;王萌;陈晓斌 | 申请（专利权）人： | 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;北京铁科特种工程技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中创云知识产权代理事务所(普通合伙) 11837 | 代理人： | 徐辉 |
| 地址： | 100081 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于卷积神经网络的粗粒土填料级配识别方法及应用系统，构建第一神经网络和若干第二神经网络；采集现场的填料图像，采用第一神经网络输出粒径范围的分类结果；将填料图像及分类结果输入到对应粒径范围的第二神经网络，获得各单一粒径范围粗粒土的质量；统计各种粒径范围粗粒土的质量分布，获得级配及级配曲线。本发明通过第一神经网络获得粒径范围，通过对应的第二神经网络获得单一粒径组的总质量，提升了质量计算的准确性，进而保证了级配计算的准确性。多个第二神经网络并行处理，保证了第二神经网络训练效率和现场处理效率。自动化程度高，无需复杂的图像处理算法，无需人工干预，不依赖操作人员的经验，环境适应性强，精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 粗粒土 填料 识别 方法 应用 系统 | ||
【主权项】：
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