公开(公告)号：CN116071647A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310018665.4

申请日：2023-01-05

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 冯程 ,  戴顺 ,  冯梓岩 ,  钟云滔 ,  赵磊 ,  陈俊凯 ,  宗翔华

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06F17/15 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请提供一种裂缝识别方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，可以基于符合地层裂缝特征的余弦函数，得到包含裂缝的样本图像，并对裂缝识别模型进行训练，其中，所述裂缝识别模型基于yolov5网络模型实现。本申请可以对裂缝进行智能提取和精确识别，提高准确率的同时节省了大量的人力成本和时间成本；对yolov5网络模型残差结构的改进大大减少了模型的计算量，同时达到增大特征图感受野的同时不影响模型计算成本的目的，提高检测精度；将Denseblock全互连思想应用到yolov5网络模型中使得模型能够充分提取、传播并融合特征；在主干网络中添加SE模块可以学习并结合不同通道特征从而增大模型的全局感受野，可提高检测准确度。

公开(公告)号：CN116468964A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310308014.9

申请日：2023-03-27

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 戴顺 ,  冯程 ,  冯梓岩 ,  钟云滔 ,  赵磊 ,  陈俊凯 ,  宗翔华

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00

Abstract: 本实施例提供一种裂缝识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，可以利用符合地层裂缝特征的随机余弦函数生成模型的输入数据集，实现小样本情况下的样本扩充，简化了数据采集工作，并且可以自动对样本图像中的裂缝进行标注，节省了人力和时间成本，同时采用Cluster NMS代替yolo v5s原模型的NMS进行冗余框删除操作，并增加权重以及中心点距离惩罚项完成非极大值抑制，使模型能够更快更精确原则最优框，从而提升目标检测效果，对裂缝型储层探勘具有重要意义。