地压灾害危险征兆表征与判别图像识别算法数据集

本数据集的图片采集时间为2023年07月-2023年8月，拍摄设备为iPhone手机和Canon相机，采集地点为山东黄金矿业（莱州）有限公司焦家金矿-330m水平和-77m水平巷道岩体表面，通过预处理将原始照片统一压缩裁剪为500*500像素，用来缩小原始图片尺寸提高训练和测试精度，随后制作成数据集，500张图片及其标签数据按照7:3的比例划分成700张训练集和300张测试集。本数据集的地压灾害危险征兆表征与判别图像识别算法代码为Python语言。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含2023年7月至8月在山东焦家金矿巷道采集的岩体表面图像，经统一裁剪为500×500像素后，按7:3比例划分为训练集和测试集，用于地压灾害危险征兆的图像识别算法开发。数据集配套的识别算法代码采用Python语言实现，旨在通过图像特征表征与判别来识别岩体裂隙等地压征兆。