[发明专利]基于深度学习的岩石图像智能识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于深度学习的岩石图像智能识别方法，其特征在于，包括：

获取终端设备发送的待识别岩石图像；

将所述待识别岩石图像输入至预设的图像识别模型，获得所述待识别岩石图像对应的识别结果预测图像；

根据所述识别结果预测图，对所述待识别岩石图像中的待识别岩石的成分进行识别；

其中，所述识别结果预测图包括孔隙结构预测图，粘土矿物预测图以及岩石骨架预测图；

所述根据所述识别结果预测图，对所述待识别岩石图像中的待识别岩石的成分进行识别，包括：

按照预设的所述孔隙结构预测图，粘土矿物预测图以及岩石骨架预测图对应的优先级信息，对所述孔隙结构预测图，粘土矿物预测图以及岩石骨架预测图进行合并操作，获得合并图像；

对所述合并图像进行伪彩色填充操作，获得目标结果图像；

根据所述目标结果图像，识别所述待识别岩石图像中的待识别岩石的成分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别岩石图像输入至预设的图像识别模型之前，还包括：

获取预设的待训练数据集，所述待训练数据集中包括多组待训练图像对，所述待训练图像对中包括岩石图像以及与所述岩石图像对应的标签信息；

通过所述待训练数据集对预设的待训练模型进行训练，直至所述待训练模型收敛，获得所述图像识别模型；

其中，所述待训练模型为DRU-Net模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取预设的待训练数据集，包括：

获取待处理数据集，所述待处理数据集中包括多张岩石原始图像；

对所述待处理数据集中的多张岩石原始图像进行色彩空间变换操作，获得多张中间图像；

对各所述中间图像进行分割操作，获得所述中间图像对应的标签信息，其中，所述标签信息包括所述中间图像中岩石的内部特征信息以及成分信息；

将各所述中间图像以及所述中间图像对应的标签信息作为所述待训练图像对，获得所述待训练数据集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多张中间图像以及所述中间图像对应的标签信息，获得所述待训练数据集，包括：

对所述多张中间图像以及所述中间图像对应的标签信息进行数据扩充操作，获得所述待训练数据集。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述待训练数据集对预设的待训练模型进行训练，包括：

对所述待训练模型进行学习率预热操作和/或学习率退火操作，获得所述待训练模型对应的初始学习率；

根据所述初始学习率以及所述待训练数据集，对所述待训练模型进行训练。

6.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述待训练模型包括编码层以及解码层；

所述将所述待识别岩石图像输入至预设的图像识别模型，获得所述待识别岩石图像对应的识别结果预测图像，包括：

将所述待识别岩石图像输入至所述编码层，获得所述待识别岩石图像对应的特征数据；

将所述特征数据输入至所述解码层，获得所述待识别岩石图像对应的识别结果预测图像。