公开(公告)号：CN114820711B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202210508603.7

申请日：2022-05-11

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 张文韬 ,  杨林权 ,  慈谕瑶 ,  汤振 ,  蔄宇飞 ,  袁晓辉

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/215 ,  G06T7/194 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提供一种基于全卷积网络和注意力机制的实时前景检测方法及装置，该方法检测性能强、泛化能力较好，且计算效率高，具有非常好的实时性。该前景检测方法通过设计轻量级的编码器‑解码器网络模型和网络优化方法，建立了一套适用于前景检测的网络结构。该方法是一种端对端的方法，相比传统方法，本发明无需复杂的预处理环节，并已在测试集上获得很高的准确率。将视频序列图像输入所设计的网络获得前景检测结果，F值达到了98％以上。并且该方法的处理效率极高，在使用GTX1060(6G)显卡作为加速硬件的条件下，处理大小为320*240的视频图像能达到73FPS。

公开(公告)号：CN115238766A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210685423.6

申请日：2022-06-17

Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 ,  中国地质大学(武汉)

Inventor： 徐永洋 ,  谢忠 ,  陈学业 ,  汤振 ,  郑晓云

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于全序列卷积神经网络的井震联合油层预测方法，包括：获取地震波数据；获取测井数据，并根据测井数据确定油层位置；对地震波数据进行降噪处理，得到降噪后的数据；利用降噪后的数据计算地震波参数，并采用主成分分析法对地震波参数进行降维处理，得到特征数据；对特征数据进行聚类分析，得到初步地下地层位置；将初步地下地层位置和油层位置进行时深转换，统一尺度；利用统一尺度后的数据构建训练数据集，并将训练数据集输入至全序列卷积神经网络进行处理，得到油层预测结果；对油层预测结果进行可视化处理。本发明显著提高了地震勘探数据中的信息利用率，避免信息损失，为精确地油层预测提供了指导意义。

公开(公告)号：CN114820711A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210508603.7

申请日：2022-05-11

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 张文韬 ,  杨林权 ,  慈谕瑶 ,  汤振 ,  蔄宇飞 ,  袁晓辉

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/215 ,  G06T7/194 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于全卷积网络和注意力机制的实时前景检测方法及装置，该方法检测性能强、泛化能力较好，且计算效率高，具有非常好的实时性。该前景检测方法通过设计轻量级的编码器‑解码器网络模型和网络优化方法，建立了一套适用于前景检测的网络结构。该方法是一种端对端的方法，相比传统方法，本发明无需复杂的预处理环节，并已在测试集上获得很高的准确率。将视频序列图像输入所设计的网络获得前景检测结果，F值达到了98％以上。并且该方法的处理效率极高，在使用GTX1060(6G)显卡作为加速硬件的条件下，处理大小为320*240的视频图像能达到73FPS。