本發明公開了基于深度學習模型和鉆孔巖心圖像的RQD計算方法,包括:建立鉆孔巖心圖像數據集;提取鉆孔巖心圖像數據集的圖像特征,將圖像特征輸入到UNet深度網絡中進行訓練,得到EUNet模型;利用EUNet分割模型對鉆孔巖心圖像進行語義分割,得到巖心區域、背景區域,找出單排鉆孔巖心圖像;提取單排鉆孔巖心圖像中所有巖心的輪廓,并統計巖心輪廓像素數量,制作像素波形圖,通過像素波形圖判斷巖心類型;從像素波形圖中確定完整巖心的數量及其所在的位置,確定研究區域;進而確定巖心的界線;按照巖心的界線,計算巖心長度,則得到RQD。實現了RQD的智能量化分析,提高地質勘查的效率。
聲明:
“基于深度學習模型和巖心圖像的RQD計算方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)