基于深度学习的矿岩图像识别技术研究.pptx
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,目录PartOnePartTwo深度学习的概念深度学习的应用领域深度学习在矿岩图像识别中的重要性PartThree矿岩图像识别的技术路线矿岩图像识别的难点与挑战现有技术的优缺点分析PartFour深度学习算法的选择与设计特征提取与分类器的设计算法优化与改进方法PartFive数据集的准备与预处理实验设置与参数调整实验结果分析与比较结果的可视化展示PartSix基于深度学习的矿岩图像识别技术的实际应用技术发展的未来趋势与展望THANKS
基于深度学习的岩体裂隙图像识别及坐标提取.docx
基于深度学习的岩体裂隙图像识别及坐标提取摘要岩体裂隙的识别及坐标提取是岩石力学中重要的问题之一,本文提出了一种基于深度学习的方法来解决该问题。首先将图片进行预处理,包括缩放、旋转和灰度处理等。然后通过使用卷积神经网络(CNN)对裂隙图像进行训练和分类,得到了优异的识别效果。最后,通过对裂隙图像进行处理,提取了裂隙的坐标。关键词:岩体裂隙;深度学习;卷积神经网络;坐标提取引言岩体裂隙是岩石形成和变形过程中形成的裂缝和孔隙。裂隙的存在会对岩石的力学性能和渗透性能产生严重影响,如拆分、滑移和渗透等问题。因此,研
基于深度学习的图像识别技术研究综述.docx
基于深度学习的图像识别技术研究综述近年来,随着深度学习的兴起和技术的不断进步,图像识别技术也得到了飞速发展。图像识别是计算机视觉领域中的一个重要方向,主要目标是通过计算机对图像进行分析和处理,识别出图像中的对象和特征,从而实现对图像的理解和处理。本文将对基于深度学习的图像识别技术进行综述和分析。一、深度学习的发展深度学习是机器学习领域中的一种方法,其核心思想是通过多层神经网络对数据进行自动化建模。深度学习技术的发展离不开硬件和算法的不断进步。早期的神经网络只有一层或者两层,因为计算机处理能力和数据量的限制
基于深度学习的计算机图像识别技术研究.docx
基于深度学习的计算机图像识别技术研究AbstractDeeplearninghasbeenacrucialareaofresearchinthefieldofcomputervision.Ithasrevolutionizedtheimagerecognitiontechnologyandhasfoundapplicationsinvariousdomainslikemedicalimaging,autonomousvehicles,surveillance,andsecuritysystems.This
基于深度学习的图像识别技术研究的任务书.docx
基于深度学习的图像识别技术研究的任务书一、研究背景随着计算机技术和数字化技术的不断发展,在多个领域中都引入了图像识别技术。从医疗、交通、安防等领域,到工业、农业、教育等领域,都涉及到了图像处理和分析的问题。而图像识别技术便是对于这些问题的解决方案之一。近年来,深度学习技术的发展使得图像识别的效果得到了大大提高。深度学习算法中的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)以及其改进版包括VGGNet、GoogLeNet、ResNet等已成为图像识别领域的主流算法,在图像分类、