[发明专利]一种基于知识引导CNN的小样本相似磨粒辨识方法有效

专利信息
申请号: 202010584092.8 申请日: 2020-06-23
公开(公告)号: CN111931805B 公开(公告)日: 2022-10-28
发明(设计)人: 武通海;王硕;郑鹏;王昆鹏;曹军义;雷亚国 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 西安智大知识产权代理事务所 61215 代理人: 弋才富
地址: 710049 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 一种基于知识引导CNN的小样本相似磨粒辨识方法,根据磨粒生成机理,以二值图形式标记磨粒高度图的关键特征;以此为基础,构建VGG16模型的U‑net网络来自动提取磨粒的典型特征;通过加权方式,将U‑Net网络输出与全卷积CNN网络的卷积层融合,引导全卷积CNN网络训练,使其能够快速定位相似磨粒的区别性特征;所构建网络模型采用Focal loss损失和二分类交叉熵损失的加权和作为整体损失函数,以SGD优化算法进行参数训练,获得最终的相似磨粒分类模型,实现典型相似磨粒的辨识;本发明有效地将磨粒知识经验与CNN网络相结合,解决了目前磨粒分析领域相似磨粒样本数量少、识别准确率低的问题。
搜索关键词: 一种 基于 知识 引导 cnn 样本 相似 辨识 方法
【主权项】:
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