摘要
本发明公开了一种基于改进YOLO模型快速检测岩体节理特征的方法,涉及岩体节理检测技术领域,具体在于解决背景技术中存在的检测时主观性强、可靠度低,且在分析统计大规模节理数据时效率较低,对于复杂的节理发育模式和形态较难处理的问题,本发明提供一种基于改进YOLO模型快速检测岩体节理特征的方法,以大量边坡岩石信息为基础,以识别边坡围岩节理为目标,并基于改进YOLO模型对岩体节理特征进行快速、准确检测,对隧道爆破高效、智能生产与决策有着十分重要的理论与现实意义。
技术关键词
YOLO模型
检测岩体
输出特征
通道注意力机制
岩体节理特征
sigmoid函数
多层感知机
图像
卷积算法
计算机
处理器通信
边坡
现实意义
指令
元素
识别模块
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深度神经网络模型
骨龄预测方法
关节
多尺度特征提取
特征提取模块
水电机组故障
声发射
特征提取模块
识别方法
数据
滑环故障
风力发电机滑环
卷积网络模型
故障预警方法
数据
信息统计方法
微多普勒特征
探鸟雷达
红外相机
数据