[發明專利]裂縫識別方法、裝置、電子設備、存儲介質及程序產品在審
| 申請號: | 202310018665.4 | 申請日: | 2023-01-05 |
| 公開(公告)號: | CN116071647A | 公開(公告)日: | 2023-05-05 |
| 發明(設計)人: | 馮程;戴順;馮梓巖;鐘云滔;趙磊;陳俊凱;宗翔華 | 申請(專利權)人: | 中國石油大學(北京) |
| 主分類號: | G06V20/10 | 分類號: | G06V20/10;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06F17/15;G06N3/0464 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 | 代理人: | 王征;黃健 |
| 地址: | 102249*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 裂縫 識別 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 程序 產品 | ||
1.一種裂縫識別方法,其特征在于,包括:
基于符合地層裂縫特征的余弦函數,生成用于模擬裂縫的余弦曲線,并通過對余弦曲線執行下述至少一項操作:平移、調整加入的隨機噪聲、調整傾角、調整尺寸,得到包含裂縫的樣本圖像;其中,所述樣本圖像的標注為樣本圖像中的余弦曲線所在的矩形框;
根據生成的樣本圖像,對裂縫識別模型進行訓練,以基于訓練好的模型對待處理圖像中的裂縫進行識別;
其中,所述裂縫識別模型基于yolov5網絡模型實現。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,根據生成的樣本圖像,對裂縫識別模型進行訓練,包括:
在yolov5網絡模型的殘差結構中使用1*1卷積進行升維和降維操作,并對殘差結構中的3*3卷積采用擴張率為2的空洞技術;
利用DenseBlock取代yolov5網絡模型的Resunit模塊;
在用于提取特征的主干網絡中添加SE模塊,得到改進的yolov5網絡模型作為裂縫識別模型;
根據生成的樣本圖像,對所述裂縫識別模型進行訓練。
3.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,基于符合地層裂縫特征的余弦函數,生成用于模擬裂縫的余弦曲線,并通過對余弦曲線執行下述至少一項操作:平移、調整加入的隨機噪聲、調整傾角、調整尺寸,得到包含裂縫的樣本圖像,包括:
根據裂縫模擬余弦函數:生成余弦曲線,其中,θ是裂縫傾角,n是隨機噪聲,通過調整函數參數對生成的余弦曲線進行修改,得到多張圖像;
對生成的圖像中的余弦曲線進行平移,得到多張圖像,并將平移操作后的多張圖像與平移操作前的多張圖像進行隨機打亂;
將隨機打亂后的圖像進行數據增強,得到多張包含裂縫的樣本圖像。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在yolov5網絡模型的殘差結構中使用1*1卷積進行升維和降維操作,并對殘差結構中的3*3卷積采用擴張率為2的空洞技術,包括:
在yolov5網絡模型的殘差結構中,對輸入設置卷積核為1*1的卷積操作實現降維,得到N通道的特征圖;
將特征圖輸入到3*3的卷積中進行操作,該卷積添加了擴張率為2的空洞卷積技術,得到N通道的特征圖;
添加一個卷積核為1*1的卷積,對通過3*3的卷積得到的N通道的特征圖進行卷積操作以實現升維。
5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,利用DenseBlock取代yolov5網絡模型的Resunit模塊,包括:
DenseBlock取代的Resunit模塊為yolov5網絡模型的C_1_3模塊中的Resunit模塊;
其中,DenseBlock結構中的每個網絡層都包含三個CBS模塊,DenseBlock結構中的每個網絡層將自身層前面的全部層提取的特征作為該層的輸入,自身層得到的特征作為后續層的輸入,整體上形成一個全互連接結構。
6.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在用于提取特征的主干網絡中添加SE模塊,包括:
采用擠壓方式,在主干網絡提取的二維矩陣上利用全局平均池化操作得到經過空間維度擠壓后的二維矩陣;
根據積壓后的二維矩陣進行激活操作,其中,激活操作是指先經過一個1*1卷積代替全連接層進行降維,采用ReLU激活函數非線性處理之后再使用一個1*1卷積代替全連接層進行升維操作,最后添加一個Sigmod層得到1*1特征圖并生成不同通道的注意力機制權值;
將所述1*1特征圖經過比例縮放后變回原特征大小,與輸入特征圖進行加權操作得到每個通道下不同權值的特征圖。
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