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申请/专利权人：西京学院
摘要：本发明公开一种基于深度学习的岩屑含油量实时分析方法，包括以下步骤：获得荧光岩屑图像数据并建立数据集，对数据集进行预处理并标注，建立基于深度学习的网络模型，对建立的网络模型进行训练，利用训练好的网络模型对岩屑图像进行含油区域分割；本发明通过在录井现场采集荧光岩屑图像数据并对其进行数据增强处理，使数据增强后训练数据大量增加，图像的语义信息更丰富，从而使模型在训练时学习到的有效特征数量增加，同时降低了网络训练中产生的震荡情况，有效提升模型的效果，且网络模型的改进使得网络更为轻量化，分割的速度更快，满足实时分割的要求，有效地提高了整体的分割性能，能在识别到含油区域更多的同时产生的误检和漏检现象更少。
主权项：1.一种基于深度学习的岩屑含油量实时分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：先在录井现场利用荧光灯对钻井反出的岩屑样品进行照射，并利用工业相机拍摄荧光灯照射下的岩屑图像，获得待分析地层的荧光岩屑图像数据，再利用获得的荧光岩屑图像数据建立岩屑图像数据集；步骤二：先对步骤一中建立的岩屑图像数据集进行数据增强预处理，再对数据增强处理后的岩屑图像数据集进行标注，然后对岩屑图像进行保存并转换为掩膜图像；步骤三：依据标注完成的岩屑图像数据集，建立基于深度学习的岩屑含油区域分割模型，所述岩屑含油区域分割模型为适用于便携式边缘计算设备的轻量级网络模型；步骤四：先将步骤二中标注完成的岩屑图像数据集划分为训练集、验证集和测试集，并训练步骤三中建立的基于深度学习的岩屑含油区域分割模型，再根据训练结果选定精度最高的岩屑含油区域分割模型；步骤五：利用训练完毕并选定出的精度最高的岩屑含油区域分割模型对岩屑图像进行识别，再根据识别结果计算含油区域占比，并显示含油量实时分析结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西京学院 一种基于深度学习的岩屑含油量实时分析方法
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