[发明专利]一种岩石标本图像智能识别方法

权利要求书

1.一种岩石标本图像智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1构建岩石标本数据集；

S2构建生成对抗网络模型，将所述岩石标本数据集输入所述生成对抗网络模型进行训练，得到增强图像数据集；

S3将所述增强图像数据集划分为训练集和测试集；

S4获取模型参数；

S5构建识别分类模型，基于所述模型参数对所述识别分类模型的参数进行调整，得到调整模型；

S6使用所述训练集和所述测试集对所述调整模型进行训练，得到识别分类最优模型；

S7将待测岩石标本图像输入所述最优模型，得到识别结果。

2.如权利要求1所述的岩石标本图像智能识别方法，其特征在于，

所述构建岩石标本数据集的具体方式为：

S11收集岩石标本图片；

S12根据地质岩石标本划分方案对所述岩石标本图片进行分类鉴别，得到岩石类型；

S13基于所述岩石类型构建岩石标本数据集。

3.如权利要求1所述的岩石标本图像智能识别方法，其特征在于，

所述生成对抗网络模型包括生成模型和判别模型。

4.如权利要求3所述的岩石标本图像智能识别方法，其特征在于，

所述将所述岩石标本数据集输入所述生成对抗网络模型进行训练，得到增强图像数据集的具体方式为：

S21对所述岩石标本数据集进行预处理，得到预处理数据集；

S22将所述预处理数据集输入到所述生成模型中，得到伪造图像；

S23所述伪造图像和所述预处理数据中与所述伪造数据对应的真实图像输入至所述判别模型中进行学习和判断，得到判断反馈；

S24基于所述判断反馈对所述生成模型和所述判别模型进行优化；

S25循环步骤S22至S24，直至所述判别模型无法判别所述伪造图像和所述真实图像的真假，将所述伪造图像替换所述预处理数据集中分辨率低的图像替换，得到增强图像数据集。

5.如权利要求1所述的岩石标本图像智能识别方法，其特征在于，

所述将所述增强图像数据集划分为训练集和测试集的具体方式为：

S31将所述增强图像数据集中的每张图像的格式进行调整，得到调整数据集；

S32将所述调整数据集划分为训练集和测试集。

6.如权利要求1所述的岩石标本图像智能识别方法，其特征在于，

所述使用所述训练集和所述测试集对所述调整模型进行训练，得到识别分类最优模型的具体方式为：

S61分别使用所述训练集和所述测试集对所述调整模型进行训练，分别得到训练准确率和测试准确率；

S62基于所述训练准确率和所述测试准确率使用交叉熵值计算损失值；

S63循环步骤S61至S62直至所述损失值达到收敛，得到最优模型。