| 专利号 | 2023103578455 | 申请日 | 2023-03-31 | 专利名称 | 一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法及系统 |
| 授权日 | 2025-08-29 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 周宗青;杨钧岩;王利戈;高成路;李刚;成帅;刘聪;白松松;孙基伟 |
| 主分类号 | G01N21/84 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开的一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法及系统，包括：获取土体的表面图像和光谱图像；对表面图像中颗粒进行识别，获取颗粒粒径，根据颗粒粒径确定土体的颗粒级配；获取表面图像的RGB均值，根据RGB均值确定土体的含水率；对光谱图像进行识别，获得图像中矿物成分和含量；根据土体的颗粒级配、含水率、矿物成分和含量及训练好的强度识别模型，确定土体的抗剪强度。实现了对土体抗剪强度的准确识别。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新材料产业 新材料相关服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
