[发明专利]基于自卷积注意力池化机制的掘进装备岩石分类方法有效
| 申请号： | 202010722887.0 | 申请日： | 2020-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN111881811B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 陈亮;毛维杰;刘之涛 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/52;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80;G06V10/774 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自卷积注意力池化机制的掘进装备岩石分类方法，属于图像识别领域。本发明的核心在于提出了一种用于岩石识别分类的注意力特征融合网络，其利用识别对象(岩石)图像对模型进行训练，通过自卷积操作得到岩石的注意力特征。为了完成分类任务，本发明在网络中提出了注意力特征融合模块，它能有效地将图像深度特征和注意力特征进行端到端融合和编码。本发明通过可视化实验和对比实验验证了自卷积操作和注意力特征融合模块的有效性。与此同时，岩石识别数据集的实验结果表明，注意力特征融合网络在岩石识别任务的准确性和实时性方面都优于包括LSTM(掩模引导)、ABN(注意力机制)、ResNet50(全局特征)在内的现有方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 注意力 机制 掘进 装备 岩石 分类 方法 | ||
【主权项】：
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