[发明专利]一种基于卷积神经网络的不良地质定位预报方法在审
| 申请号： | 202010838249.5 | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN112149502A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 陈再励;吴立;程瑶;董道军;闫天俊;李丽平;张美霞 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 孔灿 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的不良地质定位预报方法，包括：首先建立物探法探测图像数据集；然后构建基于特征提取的目标预测定位神经网络模型，采用所述图像数据集，对所述目标预测定位神经网络模型进行训练，得到训练好的目标预测定位神经网络模型；最后输入某物探法得到的图像结果数据至所述训练好的目标预测定位神经网络模型中，进行实际不良地质定位预测。本发明的有益效果是：可以准确地预报隧道等地下工程建设过程中所通过范围内的不良地质体的位置规模和性质状态，为工程设计及施工管理部分提供决策依据，降低现有地质预报物探法解释性低、依赖专家经验、预测准确率不高的问题，提升工程施工的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 不良 地质 定位 预报 方法 | ||
【主权项】：
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