[发明专利]一种基于卷积神经网络的盐矿智能检测方法及系统在审
| 申请号： | 201811449637.3 | 申请日： | 2018-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN109544545A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 高岩;郝虹;段成德 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 冯春连 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的盐矿智能检测方法，涉及图像分割技术领域，包括训练部分和检测部分。训练部分需要收集振波图，专家判定并标记振波图的盐矿，随后设定分辨率进行振波图分割，所分割振波图作为训练集，在深度学习平台上搭建UNet模型，在UNet模型的同一层级引入卷积层，将训练集引入UNet模型进行学习，得到新UNet模型。在检测部分，将待检测振波图引入新UNet模型，设定阈值分割待检测振波图得到掩膜图，将掩膜图转变成二值化掩膜图，拼接所有二值化掩膜图后得到高清掩膜图，设定盐矿阈值，比较高清掩膜图中盐矿面积粘总面积的比例，发现振波图中是否发现盐矿。本方法用于智能检测大尺度大分辨率的振波图。本发明还提供一种盐矿智能检测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 盐矿 掩膜图 智能检测 卷积神经网络 检测 二值化 训练集 高清 引入 图像分割技术 智能检测系统 大分辨率 同一层级 学习平台 专家判定 阈值分割 大尺度 图分割 分辨率 卷积 拼接 发现 分割 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的盐矿智能检测方法，其特征在于,该检测方法包括：1)训练部分：1a)收集振波图，专家对振波图中的盐矿进行判定并标记；1b)按照设定的分辨率分割振波图，将分割后所有振波图作为训练集；1c)在深度学习平台上搭建UNet模型，在UNet模型的同一层级引入卷积层，设定UNet模型的训练停止参数，将训练集引入UNet模型进行学习，得到可以对振波图中盐矿进行分割的新UNet模型；2)检测部分：2a)将新UNet模型部署到计算机设备；2b)设定阈值，将待检测振波图引入新UNet模型分割成多个振波图单元，得到所有振波图单元的掩膜图，并根据设定的阈值，将掩膜图转变成二值化掩膜图；2c)拼接所有二值化掩膜图后得到高清掩膜图，设定盐矿阈值，比较高清掩膜图中盐矿面积粘总面积的比例，从而发现振波图中是否发现盐矿。
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