基于深度学习的鲕粒智能检测与特征统计

作     者：张晓燕 李艳 芦碧波 侯广顺 邢智峰 杨晓芃 ZHANG Xiaoyan;LI Yan;LU Bibo;HOU Guangshun;XING Zhifeng;YANG Xiaopeng

作者机构：河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003 焦作冶金建材高级技工学校计算机科学与技术学院河南焦作454003 河南理工大学资源与环境学院河南焦作454003 河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454003 

出 版 物：《矿物学报》 (Acta Mineralogica Sinica)

年 卷 期：2024年第44卷第1期

页      面：24-32页

核心收录：

学科分类：0709[理学-地质学] 070901[理学-矿物学、岩石学、矿床学] 07[理学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(编号:41773024) 河南省高等学校重点科研项目资助计划(编号:21A520016) 河南省本科高校省级大学生创新创业训练计划项目(编号:S202110460005) 

主　　题：深度学习 改进YOLOv5 鲕粒检测 注意力机制 统计分析 

摘      要：鲕粒是一类特殊的沉积颗粒,其分布的疏密程度、粒径大小等信息可以直观地反映形成环境的水深以及水动力条件,具有重要的地质意义。在地质学中,通常将鲕粒岩石标本磨制成岩石薄片,并依靠专业人员在显微镜下观察来获取鲕粒含量、圆度、径粒大小等数据的估计值,存在着计算量大、成本高、周期长、人力投入大等缺点,而且该方法受主观因素影响较大,不同专家得出的结果也不尽相同。针对上述问题,本文提出了基于深度学习的鲕粒智能检测与特征统计方法,主要采用YOLOv5检测模型对鲕粒岩石薄片显微图像进行检测,并在YOLOv5网络主干部分添加轻量级的SE-Net通道注意力机制模块来提升检测性能;其次,本次使用DIoU-NMS替换NMS方法,改善图像中鲕粒分布拥挤时的漏检问题。实验证明改进后的算法最终精确率达到了98.8%,比原算法提升了1.3%。最后利用图像处理技术,对检测结果进行量化统计和分析,得到图像中鲕粒含量、圆度信息、粒径大小的统计结果直方图,为地质工作人员进行相关工作提供了极大的便利。