Resumen

En el estudio geológico, el reconocimiento y clasificación de la litología de las rocas son un contenido importante. El método de reconocimiento basado en la sección delgada de roca conlleva un largo período de reconocimiento y un alto costo, y la precisión del reconocimiento no puede ser garantizada. Además, el método mencionado anteriormente no puede proporcionar una solución efectiva en el campo. Como dispositivo de comunicación con múltiples sensores, la mayoría de los trabajadores de estudios geológicos llevan consigo teléfonos inteligentes. En este documento, se desarrolló una aplicación para teléfonos inteligentes basada en la red neuronal convolucional. En esta aplicación, la cámara del teléfono puede ser utilizada para tomar fotos de rocas. Y los tipos y litología de las rocas pueden ser identificados de manera rápida y precisa en muy poco tiempo. Este documento propuso un método para reconocer rápidamente y con precisión la litología de las rocas en el campo. Basado en ShuffleNet, una red neuronal convolucional ligera utilizada en aprendizaje profundo, combinada con el método de transfer learning, se estableció el modelo de reconocimiento de la imagen de la roca. El modelo entrenado fue luego desplegado en el teléfono inteligente. Se diseñó y desarrolló una aplicación para teléfonos inteligentes para identificar la litología de las rocas y verificar su usabilidad y precisión. Los resultados de la investigación mostraron que la precisión del modelo de reconocimiento en este documento fue del 97.65% en el conjunto de datos de verificación de la PC. La precisión de reconocimiento en el conjunto de datos de prueba del teléfono inteligente fue del 95.30%, entre los cuales el tiempo de reconocimiento promedio de una sola hoja fue de 786 milisegundos, el valor máximo fue de 1,045 milisegundos y el valor mínimo fue de 452 milisegundos. Y la precisión de imagen única por encima del 96% representó el 95% del conjunto de datos de prueba. Este documento presentó una nueva solución para el reconocimiento rápido y preciso de la litología de las rocas en estudios geológicos de campo, que satisfizo las necesidades del personal de estudios geológicos para identificar rápidamente y con precisión la litología de las rocas en operaciones de campo.

• Materias:Red 5G Internet de las cosas Seguridad de la información Tecnologías de comunicación
• Subjects:5G Network Internet of things Information security Communication technologies
• Palabras claves:Estudio geológico; Litología de rocas; Aplicación para smartphone; Red neuronal convolucional; Precisión de reconocimiento; Operaciones de campo
• Keywords:Geological survey; Rock lithology; Smartphone application; Convolutional neural network; Recognition accuracy; Field operations