黑龙江菏沣达能源科技有限公司专业从事岩石薄片图像分析,AI岩石图像识别,大视域图像拼接,页岩油含油饱和度快速检测以及岩心CT扫描,激光扫描共聚焦显微镜,核磁测试,微观剩余油赋存状态,提供油田各类现场检测和实验室内检测服务,及油气咨询服务和应用解决方案。
随着人工智能的快速发展,基于岩石图像识别模型可为现场地质和科研工作者提供方便和快捷的工具。 本文基于13000张岩石样本图像,根据地质学岩石分类体系建立系统性岩石图像数据集架构,并基于卷积神经网络-深度迁移学习算法,建立端到端、图像到标签的岩石图像智能识别模型,并对模型进行训练和测试。模型泛化性和现场钻孔岩芯岩性...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于Inception‑v3迁移学习模型的智能岩石图像岩性识别方法及系统,包括:采集岩石图像,对岩石图像进行岩性标注,建立岩石图像数据集;构建Inception‑v3岩性识别模型,包括Inception‑v3迁移学习模型和分类器,Inception‑v3迁移学习模型的输出作为分类器的输入;利用岩石图像数据集对Inception‑...
本文主要介绍如何使用python的TensorFlow2.0深度学习框架搭建一个:岩石样本的智能识别系统,如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目来自于第九届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛的B题:岩石样本的智能识别。关注并私信UP主,获取代码下载链接!, 视频播放量 1
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基于Inception V3 的岩石图像识别 © 本内容版权为知乎及版权方所有,正在受版权保护中 摘要:本文基于现代自动识别技术,利用深度学习的开源框架 TensorFlow 训练识别模型,建立数据集,对花绿、灰玛瑙、白铅矿、辉锑矿、天青石、玛瑙晶洞、菱铁矿、蓝金砂、条纹玛瑙、油页岩、铝土矿以及普通辉石等十二种矿物进行图像识别...
基于深度学习的岩石图像识别.pdf,摘要 摘要 随着计算机技术的崛起,地质调查工作方式产生了巨大的变革。岩石图像识别是 地质学研究的一个重要领域,也是地质调查工作的一项重要内容。在目前的岩性识别 工作中,仍需专业人员对野外获取的岩石标本制备岩石薄片进行分析,整个
基于ＲｅｇＮｅｔ网络的岩石图像模式识别 林海涛，郑群浩，林嘉仪，陈沛逸 （韩山师范学院数学与统计学院，广东潮州521041）摘要：建立了以岩石图片为输入的深度学习模型，以实现岩石类型的智能识别。该模型基于RegNet网络结构，通过探索网络设计空间特征，高效获取模型的最优参数组合。为了提高类型的识别率，在数据预处理...
通过PIL库对于收集到的12种岩石的原始图片进行拉伸、剪切、翻转等操作以获得更充足的训练数据,扩充原始数据集,使模型训练的效果更好。 3岩石图像识别功能实现 当在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时,一般采取在预训练ImageNet上进行微调的方法,借助微调,可以从预训练模型出发,将神经网络应用到自己的数据集上...
基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法搜索 1000-0569/2018/034(02)-0333-42Acta Petrologica Sinica岩石学报基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法张野1,2ZHANG Yel,李明超H+ 韩帅12.LI MingCha01 4+and HAN Shuail1.天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津3003502.国土资源部地质信息技术...