[发明专利]一种基于深度学习的地质特征检测识别方法及系统在审
| 申请号： | 202011641363.5 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112766321A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 郝明;王东辉 | 申请（专利权）人： | 中国地质调查局成都地质调查中心 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 | 代理人： | 代述波 |
| 地址： | 610218 四川省成都市天*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的地质特征检测识别方法，包括以下步骤：获取并发送目标区域的地质信息；获取人为地质特征分类数据，并根据人为地质特征分类数据对地质信息进行分类标记，以得到初始地质特征信息；采用基于深度学习算法得到的分类模型对初始地质特征信息进行分类，生成并发送地质特征类别信息；将地质特征类别信息导入到采用基于深度学习算法得到的识别模型中，生成并发送地质特征识别信息。本发明还公开了一种基于深度学习的地质特征检测识别系统。本发明可对不同的地质特征进行细化分析，快速有效的识别出准确的地质特征，为后续地质分析提供基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地质 特征 检测 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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