[发明专利]一种用于深度学习的地质露头裂缝数据集制作方法在审
| 申请号： | 201910131407.0 | 申请日： | 2019-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN109872318A | 公开（公告）日： | 2019-06-11 |
| 发明（设计）人： | 孔旭旭;刘善伟;池海旭;欧阳志恒 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/00;G06F16/51 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于深度学习的地质露头裂缝数据集制作方法，基本步骤为：采用无人机获取目标地区的地质露头的原始图像；确定样本选区的大小；在地质露头的原始图像上进行露头裂缝样本的选取；在地质露头的原始图像上进行非露头裂缝(复杂背景)样本的选取；对露头裂缝样本和非露头裂缝样本进行标记；对标记完的样本数据集进行质量评价，最终可得到高质量的地质露头裂缝数据集。本发明提供的方法具有科学合理、易于实现、质量高等优点，通过对地质露头中复杂背景岩体的分类总结和选取，制作出高质量的地质露头裂缝数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 裂缝 地质 样本 数据集 原始图像 复杂背景 获取目标 样本数据 质量评价 岩体 制作 选区 分类 学习 | ||
【主权项】：
1.一种用于深度学习的地质露头裂缝数据集制作方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用无人机对目标地区的地质露头进行数据采集，得到地质露头的原始图像；(2)确定样本选区大小；(3)根据步骤(2)所确定的样本选区的大小，在步骤(1)所获得的地质露头的原始图像上，进行露头裂缝样本选取；(4)根据步骤(2)所确定的样本选区的大小，在步骤(1)所获得的地质露头的原始图像上，进行非露头裂缝(复杂背景)样本选取；(5)对步骤(3)和步骤(4)中选出的露头裂缝样本和非露头裂缝(复杂背景)样本进行标记，得到标记图像；(6)利用深度学习模型，对标记完的样本数据集进行质量评价。
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