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申请/专利权人：深圳市地质局(深圳市地质灾害应急抢险技术中心)
申请日：2024-06-06
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298124A
主分类号：G06T17/05
分类号：G06T17/05;G06T7/10;G01N21/25;G01V20/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的岩石勘探的预测方法和系统，方法包括：确定采集坐标和勘探区域三维图像模型，获取岩石样本；采集岩石样本的光谱图像数据；通过预设岩石成分识别模型对光谱图像数据进行分析，确定采集坐标的岩石成分数据；将相邻采集坐标的中间坐标确定为第一坐标，对包含第一坐标的相邻采集坐标的岩石成分数据进行分析，确定第一坐标的预测岩石成分数据；将采集坐标的岩石成分数据、第一坐标的预测岩石成分数据导入勘探区域三维图像模型，建立岩石成分分布三维图像模型。本发明通过采集坐标的岩石样本的岩石成分数据对勘探区域的岩石成分分布情况进行预测，建立三维图像模型，对勘探区域的岩石、矿物分布情况进行可视化展示。
主权项：1.一种基于深度学习的岩石勘探的预测方法，其特征在于，包括：根据勘探计划确定采集坐标和勘探区域三维图像模型，通过预设采集设备获取岩石样本；通过光谱检测设备采集所述岩石样本的光谱图像数据；通过预设岩石成分识别模型对所述光谱图像数据进行分析，得到岩石样本的成分数据，确定采集坐标的岩石成分数据；所述成分数据包括第一成分数据和第二成分数据；将相邻采集坐标a和b的中间坐标确定为第一坐标c，对包含第一坐标c的一组或多组相邻采集坐标的岩石成分数据进行分析，确定第一坐标c的预测岩石成分数据；将采集坐标a和b的岩石成分数据、第一坐标c的预测岩石成分数据导入勘探区域三维图像模型，建立勘探区域的岩石成分分布三维图像模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市地质局(深圳市地质灾害应急抢险技术中心) 一种基于深度学习的岩石勘探的预测方法和系统
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