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摘要
岩石岩性的识别与分类对于地质勘探至关重要,目前岩性识别多基于人工判别方法,需要一定的专业背景和丰富的判别经验,受限于环境、天气和人力的综合作用。采用机器视觉技术训练识别模型进行分类是一条新的途径,可以大大提高效率和自动化程度。利用树莓派和intel Movidius算力棒平台,设计出了一款基于北斗导航系统和YOLOv3-tiny神经网络岩石识别模型的地质勘探小车,该小车由定位系统、图像采集系统和识别分类系统三部分组成,可以在野外自由行进并拍摄岩石图像,并将识别结果实时传送终端。该智能小车在测试图集的识别正确率高于80%,视频流测试结果实现了高于80%的敏感性和大于89.5%的特异性,准确度达到88.3%。
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