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申请/专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司

摘要：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种洛阳铲视频自动化检测钻井井深的质控方法，将标注后的钻杆目标样本图像集输入YOLOv5网络进行训练，建立钻杆目标检测模型，通过钻杆目标检测模型对工序视频进行检测，绘制工序视频内钻杆目标运动轨迹散点图，对钻杆目标运动轨迹散点图进行标注输入YOLOv5网络进行训练，建立钻杆计数网络模型；通过钻杆计数网络模型对钻杆目标运动轨迹散点图进行检测，得到工序视频中所提拉钻杆的总根数，基于钻杆的总根数，钻杆目标运动轨迹散点图中首根钻杆长度与标准钻杆的垂直高度比，计算钻井的深度。本发明适用于根据钻井工序视频，通过机器学习对钻井井深进行自动化高效质检，大大提高了钻井质量监控的效率和质量。

主权项：1.一种洛阳铲视频自动化检测钻井井深的质控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建YOLOv5网络；S2、获取钻杆目标样本图像集并对其中的钻杆通过图像标注工具进行标注，得到钻杆在当前帧图像中的相对位置坐标；S3、将标注好的钻杆目标样本图像集划分为训练集和测试集，将训练集输入YOLOv5网络进行训练，并通过测试集进行检测，建立钻杆目标检测模型；S4、通过钻杆目标检测模型对工序视频进行检测，得到工序视频内所有帧图像中存在钻杆的帧数，并得到钻杆在当前帧图像中的相对位置坐标；以钻杆所在帧数为横轴，钻杆所在帧图像内钻杆垂直方向高度为纵轴，绘制工序视频内钻杆目标运动轨迹散点图；S5、在钻杆目标运动轨迹散点图中选取样本集，对样本集图像中的每根钻杆的运动轨迹通过图像标注工具进行标注，建立钻杆运动轨迹样本集；将钻杆运动轨迹样本集划分为训练集和测试集，将训练集输入YOLOv5网络进行训练，并通过测试集进行检测，建立钻杆计数网络模型；S6、通过钻杆计数网络模型对钻杆目标运动轨迹散点图进行检测，得到钻杆目标运动轨迹散点图内钻杆运动规律的重复次数，即工序视频中所提拉钻杆的总根数；S7、基于钻杆的总根数，钻杆目标运动轨迹散点图中首根钻杆长度与标准钻杆的垂直高度比，计算钻井的深度。

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