-
公开(公告)号：CN113591030B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110941656.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多GPU的重力梯度数据灵敏度矩阵压缩及调用方法，涉及地球物理正反演技术领域；首先建立重力梯度数据各分量的灵敏度矩阵的等价计算公式，然后计算各GPU中分得灵敏度矩阵元素的范围和数量等参数，利用GPU并行计算压缩后的灵敏度矩阵，最后获取待参加计算的灵敏度矩阵元素索引，换算其在压缩矩阵中的索引并读取数值，从而实现大规模重力梯度数据不同梯度分量或全张量梯度数据的快速正反演；经验证，本发明能够有效提高重力梯度数据正反演的计算规模和大规模重力梯度数据联合反演的计算效率；还适用于重、磁异常等其他类型的位场数据正反演领域，也适用于单GPU的情况。(56)对比文件Commer, M.Three-dimensional gravitymodelling and focusing inversion usingrectangular meshes.GeophysicalProspecting.2011,第59卷(第5期),966-979.Hou Zhen-Long etc.3D densityinversion of gravity gradiometry datawith a multilevel hybrid parallelalgorithm.APPLIED GEOPHYSICS.2019,第16卷(第2期),141-152.侯振隆 等.基于深度加权的重力梯度数据联合相关成像反演.东 北 大 学 学 报 ( 自然 科 学 版 ).2020,第41卷(第11期),1628-1632.候振隆 等.重力梯度欧拉反褶积及其在文顿盐丘的应用.石油地球物理勘探.2019,第54卷(第2期),472-480.Zhenlong Hou etc.Multi-GPU parallelalgorithm design and analysis forimproved inversion of probabilitytomography with gravity gradiometry data.Applied Geophysics.2017,18-27.
-
公开(公告)号：CN117423001A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311734387.9
申请日：2023-12-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于岩性识别技术领域，涉及基于改进SSD的岩石岩性识别方法与系统、存储介质和设备，该方法包括：对多张标记有定位信息的岩石图像预处理；对预处理图像数据进行数据筛选并划分训练集与测试集；基于训练集用不同超参数对改进SSD网络训练得到不同训练模型；基于测试集确定训练模型准确率；选取准确率最高的训练模型为最终模型；采用最终模型对待识别岩石图像进行初步识别，将置信度大于预设阈值的识别结果作为候选结果；确定候选结果所属地区；根据地区岩性数据库确定候选结果所属地区的岩性种类，并与候选结果对比确定最终结果，将最终结果确定为待识别岩石图像的岩性种类。其有益效果是，基于改进SSD结合数据库提高了岩性识别的效率和准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114638992A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210274629.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06T7/11 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的显微镜下岩矿石图像识别方法，涉及矿产勘查中的岩矿石鉴定领域，首先，进行矿石标本数据采集并在显微镜下拍摄图像；其次，根据不同矿物在显微镜下的特征，通过人工观察进行初步的种类划分与归类；然后，对获取的图像数据进行增强和处理，创建训练集与测试集；最后，利用U‑net卷积神经网络进行训练并测试，计算矿物含量与识别准确率。本发明能够有效提高显微镜下岩矿石识别鉴定的效率，基于人工智能的识别方法还能有效避免人为主观干扰，降低人工成本，适用于大批量岩矿石样本的自动化识别，对于研究深部地壳结构、实现矿体的精准圈定，以及矿山生产中的岩矿石分类提供了技术支撑。
-
公开(公告)号：CN112199859A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011154886.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种重力梯度数据联合反演的方法，涉及地球物理反演技术领域，针对目前重力梯度数据反演的空间分辨率不足等问题，在聚焦反演基础上引入梯度深度加权函数和基于对/指数变换的物性约束等方法，联合全张量梯度数据中的6个分量，使用非线性共轭梯度法实现三维密度反演。同时，为提升反演的可视化效果与可操作性，基于Python语言和PyQt、Matplotlib等工具包为提出的反演方法开发了可视化功能的软件平台，本发明有效提高了临近地质体的区分能力和目标体纵向空间成像能力；其软件平台及开发方法具有易用、实用等优点。
-
公开(公告)号：CN117456311A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311777905.5
申请日：2023-12-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/69 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于矿物镜下图像数据识别技术领域，涉及矿物伴生体识别方法与系统、存储介质和设备，该方法包括：对多张标记有矿物种类和位置的矿物光片图像进行数据增强得到多个训练数据；对多个训练数据进行划分得到训练集和测试集；基于训练集和测试集对目标检测算法进行训练和测试，得到识别模型；采用识别模型对待识别矿物光片图像中的矿物伴生体区域进行标注；根据标注区域各像素点的灰度值对不同种类矿物进行图像分割，以区分矿物伴生体中的不同矿物。其有益效果是，在实现了对矿物伴生体中的矿物进行区分的同时，提高了矿物伴生体的识别效率。
-
公开(公告)号：CN112199859B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202011154886.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种重力梯度数据联合反演的方法，涉及地球物理反演技术领域，针对目前重力梯度数据反演的空间分辨率不足等问题，在聚焦反演基础上引入梯度深度加权函数和基于对/指数变换的物性约束等方法，联合全张量梯度数据中的6个分量，使用非线性共轭梯度法实现三维密度反演。同时，为提升反演的可视化效果与可操作性，基于Python语言和PyQt、Matplotlib等工具包为提出的反演方法开发了可视化功能的软件平台，本发明有效提高了临近地质体的区分能力和目标体纵向空间成像能力；其软件平台及开发方法具有易用、实用等优点。
-
公开(公告)号：CN113591030A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110941656.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于多GPU的重力梯度数据灵敏度矩阵压缩及调用方法，涉及地球物理正反演技术领域；首先建立重力梯度数据各分量的灵敏度矩阵的等价计算公式，然后计算各GPU中分得灵敏度矩阵元素的范围和数量等参数，利用GPU并行计算压缩后的灵敏度矩阵，最后获取待参加计算的灵敏度矩阵元素索引，换算其在压缩矩阵中的索引并读取数值，从而实现大规模重力梯度数据不同梯度分量或全张量梯度数据的快速正反演；经验证，本发明能够有效提高重力梯度数据正反演的计算规模和大规模重力梯度数据联合反演的计算效率；还适用于重、磁异常等其他类型的位场数据正反演领域，也适用于单GPU的情况。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.013 seconds)
