基于深度学习的沉积岩快速分类系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的便携式沉积岩分类系统及方法，涉及岩石识别与地质勘测技术领域。该系统包括便携式显微图像采集模块、云端深度学习模型及移动端模块。用户通过手机拍摄沉积岩宏观或微观图像，上传至云端后由优化的ResNet50模型进行特征提取与分类，分类结果实时反馈至用户端。创新点包括：(1)采用宏观微观数据集训练模型，显著提升分类精度；(2)设计便携式显微模块实现微观图像快速采集；(3)移动端识别服务；(4)基于残差网络优化的ResNet50模型支持高精度细粒度分类(砂岩、砾岩、粉砂岩、黏土岩)。实验表明，系统分类准确率达99％以上，较传统实验室方法效率大幅度提升。本发明可广泛应用于地质勘探、教学科研及科普场景。