申请/专利权人：中国石油化工集团有限公司;中石化石油工程技术服务有限公司;中石化经纬有限公司;中石化经纬有限公司华北测控公司

申请日：2022-09-13

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746087A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本申请涉及岩性识别技术领域，公开了一种岩性识别的方法、装置及介质，包括：收集预先对目标岩石进行目标边界框标注的目标电成像图像得到训练数据集，并基于深度学习神经网络对训练数据集进行训练以便提取特征得到特征图。构建多尺度特征的全卷积残差网络模型对特征图进行训练生成目标预测框，多尺度特征至少包括颜色特征、纹理特征和轮廓特征，对目标边界框和目标预测框进行回归分析得到识别结果。由此，基于至少包括颜色、纹理和轮廓的多尺度特征的全卷积残差网络模型对特征图进行训练，将多个特征相结合对岩性进行识别，提高岩性识别精度。此外，由预先标注的目标边界框和网络模型训练得到的目标预测框的回归分析进一步提高岩性识别准确性。

主权项：1.一种岩性识别的方法，其特征在于，包括：收集预先对目标岩石进行目标边界框标注的目标电成像图像得到训练数据集；基于深度学习神经网络对所述训练数据集进行训练以便提取特征得到特征图；构建多尺度特征的全卷积残差网络模型；基于所述多尺度特征的全卷积残差网络模型对所述特征图进行训练生成目标预测框；其中，所述多尺度特征至少包括颜色特征、纹理特征和轮廓特征；对所述目标边界框和所述目标预测框进行回归分析得到识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油化工集团有限公司;中石化石油工程技术服务有限公司;中石化经纬有限公司;中石化经纬有限公司华北测控公司 一种岩性识别的方法、装置及介质

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