基于迁移卷积神经网络的黄土含水率智能识别

摘要：

黄土含水率深层原位精准探测是揭示黄土重大工程灾变机理及灾害预警的有效手段,基于卷积神经网络提出了一种原位孔洞探测黄土含水率的智能识别方法.首先,通过搭建室内实验平台采集间隔等级为2％的7种不同含水率下的图像信息,生成用于神经网络训练的数据集.然后,基于迁移学习思想建立了多种迁移卷积神经网络模型,并对比分析了不同模型的黄土含水率识别精度,通过混淆矩阵可视化验证模型的可靠性.结果表明:针对所建立的黄土含水率图像数据集,基于VGG19、ResNet101、DesNe201的深度迁移网络模型的测试准确率都在90％以下,并且在一定程度上出现了过拟合现象,如推广应用则会出现超过10％的误判现象;而基于Xception、MobileNet、NASNetMobile的轻量化迁移网络模型在训练后泛化能力较好,测试准确率都达到了90％以上,其中Xception迁移网络模型的识别精度最高,达到了94.6％.搭建的轻量化迁移网络模型识别精度高、计算速度快,可为开发黄土地质信息原位探测机器人的视觉系统提供算法支持.

关键词：黄土含水率、原位检测、智能识别、卷积神经网络、迁移学习

所属期刊栏目：31

分类号：P642.13+1(水文地质学与工程地质学)

资助基金：国家自然科学基金41927806,51805040

在线出版日期：2023-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：21-31