一种基于改进Deeplabv3+模型的岩石裂隙识别方法

本发明公开了一种基于改进Deeplabv3+模型的岩石裂隙识别方法，包括以下步骤；S1：对含有裂隙岩石样本进行图像采集，获取岩石样本裂隙数据集；S2：采用Labeme工具对岩石样本裂隙数据集的裂隙进行点标注，圈定样本裂隙区域，建立裂隙标注图像数据集；S3：通过更换主干网络Xception为MobileNetV3和加入ASFF结构，构建改进型Deeplabv3+深度学习模型；从而增强Deeplabv3+模型的裂隙识别精度；S4：使用改进型Deeplabv3+深度学习模型训练裂隙标注图像数据集。本发明降低了模型的复杂度，提高了收敛速度，实现多尺度特征的自适应融合，增强模型对复杂、细微岩石裂隙的识别能力，进而高效准确地识别岩石裂隙。