一种基于深度学习的钻孔窥视图像智能识别方法及系统

本发明涉及煤矿围岩松动圈钻孔窥视图像识别技术领域，公开了一种基于深度学习的钻孔窥视图像智能识别方法及系统，包括以下步骤：步骤一，使用钻孔窥视仪获取高清钻孔图像，并建立包含训练集和测试集的图像数据集；步骤二，对图像进行预处理，包括调整亮度、对比度、灰度，基于小波变换的去噪处理，以及图像归一化处理。该基于深度学习的钻孔窥视图像智能识别方法，通过在模型架构创新，在Resnet模型的基础上加入了多尺度特征融合模块和自适应注意力分配模块，多尺度特征融合模块能够整合不同层级的特征图，充分利用不同尺度的特征信息，使模型对围岩裂隙的识别更加精准，尤其对于微小裂隙和复杂地质条件下的裂隙，能够有效提升识别率。