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 rocas conlleva un largo período de reconocimiento y un alto costo de reconocimiento, y la precisión del reconocimiento no puede ser garantizada. Además, el método anterior 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 smartphones. En este artículo, se desarrolló una aplicación para smartphone 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 artículo propuso un método para reconocer de manera rápida y precisa la litología de las rocas en el campo. Basado en ShuffleNet, una red neuronal convolucional liviana utilizada en el aprendizaje profundo, combinada con el método de transfer learning, se estableció el modelo

• 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