砂石骨料分类系统的一种改进的深度学习研究

作     者：宋立新 王仁杰 SONG Lixin;WANG Renjie

作者机构：中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司湖南长沙410014 上海易清智觉自动化科技有限公司上海201802 

基　　金：湖南省创新型省份建设专项(2019GK1010) 

出 版 物：《水力发电》 (Water Power)

年 卷 期：2023年第49卷第3期

页      码：71-74,97页

摘      要：砂石骨料的分类对混凝土的生产有着重要的作用。采用一种轻量级卷积神经网络结构MobileNetV3对砂石骨料进行分类,对其网络结构添加一层卷积层和一层池化层以减少计算量并加快训练速度。在砂石骨料特征分布均匀的前提下,提出了一种基于概率最大值的砂石骨料分类方法,将图片分割成5×5总计25份,训练模型进行25次循环测试,计算每份图片对应砂石骨料累计概率最大值即为测试结果。与传统测试方法准确率进行对比表明,基于概率最大值法测试结果准确率更高,容错性更强。

主 题 词：砂石骨料 轻量级卷积神经网络 深度学习 概率最大值 容错性 MobileNetV3 

学科分类：081401[081401] 08[工学] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.0559-9342.2023.03.013

馆 藏 号：203118547...