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基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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山区输变电工程崩塌随着国家“一带一路”和“全球能源互联网”战略的构建和实施,山区复杂地质环境条件下的输变电工程建设越来越多。然而,现阶段对于输变电工程崩塌(滚石)灾害识别、预测和评价方法等方面的研究相对较少,难以有效解决山区崩塌(滚石)灾害频发与输变电工程安全建设、运营之间不断增长的矛盾。鉴于此,作者借助航空遥感、无人机航测、岩体结构分析工具、崩塌(滚石)运动数值模拟软件等新技术方法等,对山区输变电工程中崩塌(滚石)灾害识别与预测方法等开展了相关研究。提出:(1)基于区域工程地质分区-区段遥感分析-山体无人机航拍-岩体结构特征分析的思路,实现对长距离、大区域山区输变电工程的崩塌(滚石)危岩体快速识别和分析;(2)利用三维崩塌(运动)模拟方法快速识别崩塌(滚石)在杆塔(变电站)范围的到达情况,然后再利用多种方法对比确定能到达杆塔(变电站)范围内崩塌(滚石)的冲击特征;(3)山区输变电工程崩塌(滚石)灾害风险计算方法。 相似文献
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提出了一种基于特征的错误式学习分类器半自动迭代训练方法,该分类器能够自动识别多角度低空影像上的人行横道线,在人行横道线管控与数据库建立、道路网提取上有较好的应用。介绍了基于错误式学习的分类器训练思路与方法,并提出了将同一地区不同角度低空影像的识别结果进行合并,从而尽可能全面的检测出被城区高楼以及车辆遮挡的人行横道线的思路。通过对比实验该方法的鲁棒性,并在其基础上随机选取多组数据进行系列实验,证实了基于错误式学习的分类器比传统方式训练的分类器有更好的综合性能,能够在不降低识别耗时的前提下产生高准确率、低漏检率和低误识别率的识别结果。 相似文献
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栅格地图中的注记包含了丰富的地理位置信息,传统的栅格地图注记识别方法在识别过程中将注记和其对应的地理要素相分离,因此难以处理倾斜注记和弯曲注记。以连通域单元为基本处理对象,提出了一种基于几何特征的彩色栅格地图注记识别方法。首先利用连通域单元的方向、尺寸、密度、邻域四个特征提取注记像素集合,然后通过地理要素中心线对非水平注记进行方向确定,最后对注记进行聚类和重新排列,完成注记识别。通过对GoogleMap(谷歌地图)瓦片中的注记进行提取和识别实验,证明了该方法的合理性和有效性。 相似文献
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个体轨迹数据已经广泛用于人群活动的研究中。在静止的局部空间开展的活动是个体日常生活的基本元素,在轨迹数据中对应停留部分。因此学者常从轨迹数据中识别停留来研究个体活动信息。然而,轨迹数据的时间采样间隔会对停留识别带来影响。针对该问题,首先提出了一个框架,量化不同持续时间长度的活动在不同时间采样间隔的轨迹数据中被识别为停留的概率。其次,考虑到个体出行网络依赖于停留识别结果,基于该框架,研究分析了时间采样间隔对出行网络分析结果的影响。最后,利用该框架分别对深圳市居民出行调查数据和手机轨迹数据进行了分析。研究表明,在面向人群活动的研究和应用中,该框架能支持时间采样间隔的选择决策和面向活动类型的研究结果评价。 相似文献
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滑坡是仅次于地震、发生最频繁、造成损失最严重的一种地质灾害,中国西部山区则是世界上滑坡灾害分布最密集的地区之一。广域范围内滑坡灾害隐患的早期识别是地质灾害防治工作中的一项关键任务,基于星载合成孔径雷达重复轨道观测的时间序列雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术在此领域具有巨大的应用潜力,但以永久散射体干涉测量为代表的传统时序InSAR方法在西部山区应用中往往受到植被覆盖等不利因素的影响,滑坡探测识别的可靠性较差。针对这一问题,以大渡河上游丹巴县为例,采用自主研发的相干散射体时序InSAR(coherent scatterer InSAR,CSI)方法,从历史存档的ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据集中成功识别出了17处持续变形中的不稳定坡体,通过与外部观测数据比对和实地调查核实等手段验证了CSI方法探测结果的有效性和优势,并探讨了影响时序InSAR方法滑坡监测应用效果的主要因素及未来的优先研究方向。 相似文献
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海岸线弯曲识别与结构化表达是海岸线自动化简研究的基础。分析现有曲线弯曲识别与结构化表达方法用于海岸线化简中存在的问题;在通视分析相关理论基础上,面向海岸线化简应用,提出一种基于完全可视区间的层次弯曲渐进识别方法;根据弯曲间关系利用多叉树结构存储弯曲,实现海岸线结构化表达。通过对比实验,证明本文方法识别海岸线弯曲更加精细准确、层次性强,能更加细致地表现海岸线结构特点,也验证了本文方法适用于海岸线多尺度化简应用。 相似文献
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测井地质学以地质学和测井学的方法理论为指导,综合运用各种测井信息,来解决基础地质和石油地质的地质问题。经过数十年发展,测井地质学在油气勘探开发各个环节得到广泛应用。非常规油气的兴起使得测井地质学正面临多重挑战和全新探索,亟需建立针对非常规油气的测井地质学综合方法理论体系。本文以《测井地质学·第二版》出版为契机,系统归纳了测井地质学的起源及发展历程、主要研究内容和研究方法流程。然后总结了测井资料与地震、地质信息的匹配性,并分析了不同探测特性测井方法纵向分辨率区间特征。在此基础上评述了测井地质学在井旁构造解析、沉积学特征研究、层序地层划分、地应力方向判别及大小计算、井壁裂缝识别与评价、烃源岩评价以及非常规油气“七性关系”综合评价当中的应用。但由于测井资料的负载能力有限性、测井与地质信息属性不对应性以及测井资料本身的多解性,使得测井地质学在测井—地质转换、非常规油气测井评价及其与人工智能融合方面还存在一定的问题。因此加强基础岩石物理研究,挖掘测井曲线中包含的地质信息,并与人工智能相结合,将拓展测井地质学研究的精度和广度,从而使其未来可更好地应用至非常规油气测井评价等实践工作中。 相似文献