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申请/专利权人：苏州科技大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院

摘要：本发明涉及基于图像识别处理的土体压实度检测方法，包括S1获取土样样品的图像，对图像进行截取、灰度校准和去偏移场处理；对处理后的图像进行局部信息提取，获得局部样品图像；S2构建卷积神经网络，其卷积层对局部样品图像进行卷积操作，以映射成多个特征映像图像；采样层对特征映像图像进行降采样操作，生成对应的缩率图；全连接层将各缩率图进行组合以形成全局信息；输出层对全局信息进行计算以得到计算结果；S3误差计算，并对卷积神经网络的权值进行调整。其基于图象识别处理技术，通过获取局部样品图像的输入，能够及时准确的测出土体的密度、含水率和压实度值；操作更为快速简单和便捷，测出结果精度较高，减轻人力和物力。

主权项：1.基于图像识别处理的土体压实度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取土样样品的图像，对处理后的所述图像进行局部信息提取，以获得局部样品图像；S2、构建卷积神经网络，其包括卷积层、采样层、全连接层和输出层；所述卷积层对所述局部样品图像进行卷积操作，使得所述局部样品图像被映射成多个特征映像图像；其中，所述卷积层的卷积公式为： f为卷积层的激活函数，i和j是特征映像图像的行和列下标，k为卷积核元素，b为偏置项，l为输入层数，s为权值分量，激活函数为：所述采样层对所述特征映像图像进行降采样操作，生成对应所述特征映像图像的缩率图；所述全连接层将各所述特征映像图像的缩率图进行组合以形成全局信息；所述输出层对所述全局信息进行计算以得到计算结果，所述计算结果包括所述土样样品的含水率、密度和压实度；所述土样样品的压实度计算公式为： 式中：ρd为干密度，ω为含水率，ρ为密度，ρdmax为最大干密度；S3、将所述计算结果与所述土样样品的实际含水率、密度和压实度进行比较；若相对误差在预设范围内，则输出所述计算结果；若相对误差不在预设范围内，则返回S2，并对所述卷积神经网络的权值进行调整；利用误差传播学习算法调整所述卷积神经网络的权值；所述误差传播学习算法中包括误差项递推计算公式：δl＝Wl+1Tδl+1⊙σ′zl，其中T为矩阵转置运算，

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百度查询： 苏州科技大学 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 基于图像识别处理的土体压实度检测方法、系统及介质