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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供一种基于深度学习的地质构造识别方法、系统以及电子设备，涉及地质特征检测融合技术领域，其中，基于深度学习的地质构造识别方法包括：获取样本地质段的初始图像；对所述初始图像进行标注处理和特征权重计算，得到对应的地质特征信息；基于所述地质特征信息和所述初始图像中的图像特征信息对预设深度学习模型进行训练，生成目标深度学习模型；将待识别地质段对应的待识别图像输入至所述目标深度学习模型进行识别，输出得到所述待识别地质段的地质构造信息。通过将标注和计算得到的地质特征信息和图像特征信息共同作为训练数据，对深度学习模型进行训练，提高了模型训练精度，进而提高了对地质构造的识别精度和全面性。
主权项：1.一种基于深度学习的地质构造识别方法，其特征在于，包括：获取样本地质段的初始图像；对所述初始图像进行标注处理和特征权重计算，得到对应的地质特征信息；基于所述地质特征信息和所述初始图像中的图像特征信息对预设深度学习模型进行训练，生成目标深度学习模型；将待识别地质段对应的待识别图像输入至所述目标深度学习模型进行识别，输出得到所述待识别地质段的地质构造信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于深度学习的地质构造识别方法、系统以及电子设备
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