[发明专利]对地质图片钻井经纬度进行识别的方法和系统

说明书

本发明提供一种对地质图片钻井经纬度进行识别的方法和系统，涉及目标检测技术领域，该方法包括：提取地质图片上的坐标轴、刻度线和文本数字，对整张图像建立经纬度坐标系；生成大量的包含钻井标志的仿真图片，将其作为目标检测模型的预训练数据集；通过预训练数据集对目标检测模型进行预训练，得到预训练后的预训练模型；收集多张真实地质图片，对这些地质图片的钻井进行人工标注；用标注好的地质图片，对得到的预训练模型进行迁移学习，得到训练后目标检测模型；用训练后目标检测模型，检测地质图片的钻井标志，并且根据建立的坐标系，最终得到钻井的经纬度。本发明能够只需要少量的标注好的图片，就能使模型收敛并且达到良好的检测效果。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，具体地，涉及关于地质图片里的钻井位置的检测、并且识别钻井的经纬度，尤其是一种对地质图片钻井经纬度进行识别的方法和系统。

背景技术

随着这几年地质学的快速发展，人们发现和勘察了许多新的钻井，并发表论文公布科研成果。但是，学者们在撰写论地质文时，常常不在文章中直接表述钻井的经纬度信息，而是在图像里中一种或几种标注表示。一张图片里通常有几十个钻井，读者需要用肉眼去寻找每一个钻井的位置，非常费时费力，而且容易出差错。所以，用目标检测的方法，自动地找出钻井的位置，有着非常重要的应用价值。随着深度学习的发展，目标检测领域从传统的图像处理，过渡到深度神经网络。

公开号为CN105072414B的发明专利，公开了一种目标检测和跟踪方法及系统，根据需要跟踪的目标，在一定高度的水平面上设置两台定位摄像机，使两台定位摄像机的视场相交，相交的部分覆盖所要监控的监控区域，同时还设置视场覆盖该监控区域的特写摄像机；标定设备根据设定的目标检测区域，通过标定目标位置与特写摄像机经纬度坐标，建立目标位置与特写摄像机经纬度坐标的映射关系；从而在定位摄像机检测到目标，获取目标位置后，特写摄像机根据建立的映射关系，获取目标位置对应的特写摄像机经纬度坐标，进行跟踪。

比起传统的图像处理技术，深度神经网络能极大地提高检测的效果和鲁棒性。除了需要检测地质图片里的钻井，还需要检测坐标轴、刻度线和数值，才能知道钻井的经纬度。另外，基于深度学习的目标检测需要成千上万的图片进行训练，每张图片都有对上面的钻井进行标注，会带来很大的工作量。这些都给钻井经纬度检测提出了重大挑战。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种对地质图片钻井经纬度进行识别的方法和系统。

根据本发明提供的一种对地质图片钻井经纬度进行识别的方法和系统，所述方案如下：

第一方面，提供了一种对地质图片钻井经纬度进行识别的方法，所述方法包括：

步骤S1：提取地质图片上的坐标轴、刻度线和文本数字，对整张图像建立经纬度坐标系；

步骤S2：根据已知的钻井标志种类，生成大量的包含钻井标志的仿真图片，仿照真实的地质图片，并且把这些生成得到的仿真图片作为目标检测模型的预训练数据集；

步骤S3：通过预训练数据集对目标检测模型进行预训练，得到预训练后的预训练模型；

步骤S4：收集多张真实地质图片，并对这些地质图片的钻井进行人工标注；

步骤S5：用标注好的地质图片，对步骤S3得到的所述预训练模型进行迁移学习，得到训练后目标检测模型；

步骤S6：用所述训练后目标检测模型，检测地质图片的钻井标志，并且根据步骤S1建立的坐标系，最终得到钻井的经纬度。

优选的，所述步骤S1中用霍夫变换和paddle ocr工具相互辅助，联合两个工具找到的信息，建立经纬度坐标系，具体过程如下：

步骤S1.1：用霍夫变换检测水平和垂直的直线，用来检测坐标轴和刻度线；