[发明专利]一种岩石地层深度学习识别模型的多尺度采样与输入方法

说明书

本申请公开了一种岩石地层深度学习识别模型的多尺度采样与输入方法，包括：根据岩石标本拍照规则和要求，采集岩石标本图片，按照有利于标本特征提取的分类进行存储；筛选存储的典型岩石标本图片，对岩石标本图片的主体区域和特征细节区域进行标注，利用已标注图片及其标注文件训练目标检测模型，采用已经训练好的目标检测模型对剩余岩石标本图片进行主体区域和细节区域的自动标注；根据标注的主体区域和细节区域进行多尺度采样无失真裁切，得到宏观切片与细节切片；进行特征组合成超图，共同构成用于神经网络训练的输入数据。本发明的优点是：实现简单，解决岩石识别精度不高的技术问题，避免模型过度依赖实验室样本，提高岩石识别泛化能力。

技术领域

本发明涉及一种岩石地层深度学习识别模型的多尺度采样与输入方法。

背景技术

从地质专业角度出发，区域地质调查是地质工作的先行步骤，又是地质工作的基础工作。它是指在选定地区的范围内，在充分研究和运用已有资料的基础上，采用必要的手段，进行全面系统的综合性的地质调查研究工作。其主要任务是，通过地质填图、找矿和综合研究，阐明区域内的岩石、地层、构造、地貌、水文地质等基本地质特征及其相互关系，研究矿产的形成条件和分布规律。为进一步的地质找矿工作提供基础地质资料。要实现上述目标，最基本最主要的工作方法是野外实地勘查和观测研究，而岩石学矿物学是地质学最基础的知识，一到野外首先遇到的就是矿物岩石。因此，认识岩石是每一个地质工作者最基本的专业能力。目前，据大多专业地质人员提供经验数据表明，一个专业人员在野外正确识别标本的能力，准确率达60-80％算是较高至高的水平了。因此，在野外准确的识别岩石，不仅是专业人员也是地学爱好者最大的需求。

中国地质调查经历了百年历程，查明了三大岩类的分类、分布与成因，同时积累了大量的剖面岩石标本，为打造岩石深度学习识别模型奠定了基础。新中国成立以来至今(截止2016)，全国1∶25万区域地质调查完成609.5 万平方公里，占陆域国土面积63.4％，全国1∶20万区域地质调查完成726.8 万平方公里，占陆域国土面积75.3％，全国1∶5万区域地质调查完成396.1 万平方公里，占陆域国土面积41.4％。在不同比列尺区域地质调查中，建立的岩石地层单位超过4956个，各类层型剖面超过14899条。各省积累的大量的实物标本(地质路线、地质剖面)。经对十几个省考察，从19世纪50年代至今，保存典型地质路线、地质剖面的标本超过50万块。如果把各省区域地质调查中采集的实物标本都进行拍照采集，并采用人工智能方法构建高精度的中国岩石地层识别模型，必将成为我国现代地质调查科学的基石。