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申请/专利权人：长江大学
摘要：本发明公开了一种基于深度相机的井下掉块自动检测和识别方法，包括获取深度相机拍摄的井下返排泥浆岩屑深度图像，得到处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像；将标注后的处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像作为训练集，对掉块目标检测网络模型进行训练、验证和测试，从而得到已训练的掉块目标检测网络模型。本发明的有益效果是：通过深度相机在振动筛上方获取未清洗的井下返排泥浆岩屑深度图像，再对井下返排泥浆岩屑深度图像进行一系列预处理操作，从而获取处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像，再利用掉块目标检测网络模型对掉块进行检测和识别，可以实现对掉块的准确的、实时的识别检测，为井壁稳定性和井眼是否清洁作为重要参考。
主权项：1.一种基于深度相机的井下掉块自动检测和识别方法，其特征在于，包括：S1、获取深度相机拍摄的井下返排泥浆岩屑深度图像，其中，深度相机设置于振动筛上方；S2、通过深度图像目标增强算法对井下返排泥浆岩屑深度图像进行处理，得到处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像；S3、对处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像进行掉块标注，然后构建掉块目标检测网络模型，再将标注后的处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像作为训练集，对掉块目标检测网络模型进行训练、验证和测试，从而得到已训练的掉块目标检测网络模型；S4、将已训练的掉块目标检测网络模型用于处理后的井下返排泥浆岩屑深度图像中的掉块自动检测和识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江大学 一种基于深度相机的井下掉块自动检测和识别方法
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