[发明专利]基于深度学习和迁移学习的岩层结构智能检测分类方法在审
| 申请号： | 202110231919.1 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN112836075A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 邹先坚;宋欢;陈双源;王超 | 申请（专利权）人： | 中国科学院武汉岩土力学研究所 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06F16/65;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北创融蓝图知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42276 | 代理人： | 羊淑梅 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于岩层检测技术领域，公开了一种基于深度学习和迁移学习的岩层结构智能检测分类方法，获取现有的钻孔图像数据和声波测井资料，对获取的相应资料进行处理，构建带标签特征数据库；并根据特征数据库，分类整理成可用于进行深层神经网络模型的训练集和测试集；基于获取的钻孔图像数据、声波测井资料，分别构建感知网络；通过现场钻孔测试，验证训练好的感知网络的可靠性，并进行模型反馈优化；基于优化后感知网络进行岩层结构的智能检测分类。本发明实现了岩层结构特征的智能检测与实时分类统计，为现场钻孔勘察中深部岩层结构的智能识别与实时分类方法的实践应用奠定基础条件。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 迁移 岩层 结构 智能 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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