典型文献
基于改进VGG16网络的TBM围岩识别方法研究
文献摘要：
根据隧道掘进机(TBM)工程对前方地质条件的超前预警需求,开展围岩识别算法研究.针对原始VGG16网络结构待定参数过多以及知识蒸馏训练模式准确率不足的问题,提出一种基于改进VGG16网络的围岩识别方法.基于原始VGG16网络结构,优化其分类层结构,并减少网络复杂度,大幅降低网络待定参数量.基于传统知识蒸馏训练模式,优化其训练逻辑,提升网络对目标任务的特征提取能力.采用某隧道掘进工程的岩渣图像数据集,对上述方法进行验证.试验结果表明,该方法可在小幅提升准确率的同时,大幅减少网络的待确定权值参数.综上所述,该方法创新性地同时改进模型结构和训练模式,更适用于硬岩掘进条件下的围岩识别任务.
文献关键词：
隧道掘进机;深度学习;岩渣;围岩识别;图像处理;迁移学习;隧道工程;知识蒸馏
中图分类号：
作者姓名：
孙凯文;陶建峰;谷朝臣;尹德斌
作者机构：
上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240;上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240;上海工业自动化仪表研究院有限公司,上海 200233
文献出处：
引用格式：
[1]孙凯文;陶建峰;谷朝臣;尹德斌-.基于改进VGG16网络的TBM围岩识别方法研究)[J].自动化仪表,2022(07):6-11,16
A类：
围岩识别
B类：
VGG16,TBM,隧道掘进机,前方,地质条件,超前预警,识别算法,算法研究,待定,知识蒸馏,训练模式,参数量,传统知识,目标任务,特征提取能力,掘进工,岩渣,图像数据集,小幅,定权,权值参数,综上所述,方法创新,改进模型,模型结构,硬岩,迁移学习,隧道工程
AB值：
0.32023
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