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摘要
采用深度学习方法进行岩石识别,收集15种常见岩石的图像数据,基于卷积神经网络构建岩石识别深度学习模型,达到63%的识别准确率。分析岩石识别结果,白云岩、灰岩和大理岩等矿物成分接近的岩石容易互相误判,说明矿物成分对于岩石识别是很重要的特征。进一步对卷积神经网络学习过程中产生的特征图分析,成功提取了多种类型岩石中的矿物,如花岗岩中的石英、长石、云母等矿物,闪长岩中的角闪石、斜长石等矿物,千枚岩中的绢云母等矿物,说明深度学习方法能有效提取岩石的矿物成分特征,也说明深度学习方法对于岩石识别的有效性,同时有助于按矿物成分进行岩石定名。对岩石识别是有效的。
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单位成都理工大学; 国土资源部
