摘要
本发明公开了一种基于静力触探试验装置的地下土层识别方法,包括:静力触探试验装置采集原始光谱数据曲线;预处理原始光谱数据曲线得到标准化的光谱反射率曲线并组成数据集;人工标注数据集并划分标注后的数据集为训练集、验证集和测试集;采用训练集和验证集对构建的矿物识别模型进行训练和验证得到训练完毕的矿物识别模型;将测试集输入到训练完毕的矿物识别模型,输出光谱反射率曲线对应n种矿物的预测概率;根据n种矿物的预测概率对被采集土体进行土层类别判断得到深度‑土层分层信息表。本发明的地下土层识别方法在无需破坏土体结构的前提下,利用训练完毕的矿物识别模型实现了对细微土层变化的高精度识别,大幅减少了人工干预与主观判断误差。
技术关键词
光谱反射率曲线
识别方法
一维卷积神经网络
伊利石矿物
试验装置
积层
蒙脱石
数据
高岭石
土体结构
判断误差
训练集
校正
暗电流
分层
鲁棒性
白板
系统为您推荐了相关专利信息
旋转矩形框
旋转框
检测网络模型
标注工具
损失函数设计
气象
前馈神经网络
一维卷积神经网络
多维特征向量
多头注意力机制
运动员
跟踪识别方法
特征数据库
摄像设备
时效性
指纹识别方法
指纹特征
纹理
图像滤波算法
起伏特征
眼科
图像识别方法
图像识别模型训练
图像重建
检测识别图像