【岩石种类识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

ziwu
0 阅读4分钟

一、介绍

岩石种类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对7种常见的岩石图片数据集（‘玄武岩（Basalt）’, ‘煤（Coal）’, ‘花岗岩（Granite）’, ‘石灰岩（Limestone）’, ‘大理石（Marble）’, ‘石英岩（Quartzite）’, ‘砂岩（Sandstone））进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

前端: Vue3、Element Plus

后端：Django

算法：TensorFlow、卷积神经网络算法

具体功能：

  1. 系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
  2. 登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
  3. 在图像识别功能中，用户上传图片后，点击识别，可输出其识别结果和置信度
  4. 基于Echart以柱状图形式输出所有种类对应的置信度分布图。
  5. 在智能问答功能模块中：用户输入问题，后台通过对接Deepseek接口实现智能问答功能。
  6. 管理员可在用户管理模块中，对用户账户进行管理和编辑。

选题背景与意义： 岩石识别是地质勘探、工程建设和资源评估等领域的关键基础工作。然而，传统识别方法高度依赖专业人员的经验与肉眼判断，存在主观性强、效率低且难以普及等局限性。随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的图像识别为岩石种类的自动化、高精度识别提供了全新解决方案。本课题旨在设计并实现一套融合算法识别与业务管理的岩石种类识别系统，以TensorFlow框架搭建卷积神经网络模型，对玄武岩、花岗岩、砂岩等七类常见岩石图像进行训练，构建高精度识别模型。同时，系统结合Vue3与Django开发可视化Web平台，集成图像识别、结果可视化、知识共享与智能问答等功能，不仅提升了岩石识别的准确性与效率，也为地质相关从业人员及学习者提供了一体化的智能工具，具有良好的实用价值与应用前景。

二、系统效果图片展示

图片 图片

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地址：ziwupy.cn/p/igsT8X

四、卷积神经网络算法介绍

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像）的深度学习架构。其核心思想是通过局部连接、权重共享和池化操作来自动提取图像的层次化特征。

主要组件：

  1. 卷积层：使用卷积核滑动扫描图像，提取局部特征（如边缘、纹理）
  2. 池化层（通常为最大池化）：降低特征图尺寸，增强平移不变性
  3. 全连接层：将提取的特征进行综合，完成分类任务

CNN通过这种分层结构，能够从低级特征（边缘）到高级特征（物体部件）逐步抽象，非常适合图像识别任务。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 构建CNN模型
def create_cnn_model(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=7):
    model = models.Sequential([
        # 卷积块1
        layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        
        # 卷积块2
        layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        
        # 卷积块3
        layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        
        # 全连接层
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(128, activation='relu'),
        layers.Dropout(0.5),
        layers.Dense(num_classes, activation='softmax')  # 7类岩石分类
    ])
    
    return model

# 创建并编译模型
model = create_cnn_model()
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 模型结构摘要
model.summary()

# 训练模型（示例）
# model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_split=0.2)

# 预测单张图像
# prediction = model.predict(np.expand_dims(test_image, axis=0))
# predicted_class = np.argmax(prediction)

以上代码展示了使用TensorFlow构建CNN模型的基本流程。首先定义了一个包含三个卷积块（每个包含卷积层和池化层）的序列模型，最后通过全连接层输出7类岩石的概率分布。模型使用ReLU激活函数增强非线性，Dropout层防止过拟合，Softmax输出多分类概率。在实际应用中，需要准备标注好的岩石图像数据集，进行适当的预处理和数据增强，然后调用fit方法训练模型。训练完成后，模型即可对新的岩石图像进行自动识别分类。 图片

四层核心流程：

  1. 输入层：标准化岩石图像输入
  2. 卷积层：多级卷积+池化，自动提取纹理、结构等层次化特征
  3. 展平层：将多维特征图转换为一维特征向量
  4. 输出层：全连接网络计算7类岩石的概率分布
avatar
文章
阅读
粉丝