[发明专利]一种基于深度学习的钻孔图像裂隙参数自动提取方法在审
| 申请号： | 202110056319.6 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112733765A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 佟大威;王晓玲;余佳;吴斌平;吕明明;任炳昱 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T17/05;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 潘俊达 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于图像识别和地质建模的技术领域，具体涉及一种基于深度学习的钻孔图像裂隙参数自动提取方法，包括建立裂隙图像数据集，搭建裂隙图像识别模型，使用标注好的裂隙图像数据集作为监督条件，采用卷积神经网络训练裂隙图像识别模型，使用训练好的裂隙图像识别模型对待检测的裂隙图像进行检测，将提取的裂隙的相关像素信息转换为倾向、倾角、位置、开度、粗糙度参数。本发明将深度学习技术引入钻孔图像数据解析过程，通过卷积神经网络对裂隙的高层语义特征进行机器学习，从而实现了裂隙信息的自动提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 钻孔 图像 裂隙 参数 自动 提取 方法 | ||
【主权项】：
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