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申请/专利权人：中国地质大学(武汉);武汉地大坤迪科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的岩心图像重力流识别方法，属于岩心图像处理技术领域，包括以下步骤：采集原始岩心图像数据集并进行预处理；采用迁移学习方法，运用MobileNetV2的预训练模型参数训练预处理后的数据集，得到n个模型；采集非岩心图像，筛选对图像是否是岩心图像有显著影响的特征并进行阈值分析，得到特征阈值；将得到的特征阈值和得到的n个模型引入到应用程序的后台开发中，进行应用程序的开发；用户通过应用程序上传图像，应用程序后台根据岩心图像判别机制和岩心图像重力流识别机制将最终结果返回到用户界面。本发明采用上述的一种基于深度学习的岩心图像重力流识别方法，可有效提高岩心图像重力流识别的准确率。
主权项：1.一种基于深度学习的岩心图像重力流识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集原始岩心图像数据集并进行预处理，得到预处理后的数据；S2、采用迁移学习方法，运用MobileNetV2的预训练模型参数训练预处理后的数据集，得到n个单一模型，4≤n≤8；S3、采集非岩心图像，筛选对图像是否是岩心图像有显著影响的特征并进行阈值分析，得到特征阈值；S4、将步骤S3得到的特征阈值和步骤S2得到的n个单一模型引入到应用程序的后台开发中，进行应用程序的开发；S5、用户通过应用程序上传图像，应用程序后台根据岩心图像判别机制和岩心图像重力流识别机制将最终结果返回到用户界面。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 武汉地大坤迪科技有限公司 一种基于深度学习的岩心图像重力流识别方法
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