[发明专利]改进深度学习算法的PDC钻头条件下岩屑图像分割方法在审
| 申请号： | 202111529281.6 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN114022680A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 霍凤财;董宏丽;任伟建;韩非;侯男;路敬祎;李佳慧;申雨轩;董帅 | 申请（专利权）人： | 东北石油大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨东方专利事务所 23118 | 代理人： | 曹爱华 |
| 地址： | 163319 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及的是改进深度学习算法的PDC钻头条件下岩屑图像分割方法，它包括：一、将岩屑原图像分割成若干子块；二、建立U‑Net++神经网络模型；三、搭建多任务学习的MTLU‑Net++实例分割网络模型；四、用TensorFlow框架对实例分割网络模型进行训练；五、对训练好的实例分割网络模型进进行测试；六、将岩屑图像若干子块用实例分割网络模型分割得到图像前景和边缘特征，将图像前景和边缘特征与超像素算法分割结果再进行多特征融合；七、输出岩屑图像分割结果。本发明将一个复杂任务分解为两个子任务对网络进行训练学习，通过超像素分割与改进的U‑Net++网络分割结果再进行多特征融合，分割精度更高，效率更快。 | ||
| 搜索关键词： | 改进 深度 学习 算法 pdc 钻头 条件下 岩屑 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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