一种基于深度学习模型的往入井吸水剖面测量方法和系统

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正文
推荐专利
一种基于深度学习模型的往入井吸水剖面测量方法和系统
申请号:CN202411460853
申请日期:2024-10-18
公开号:CN119288432A
公开日期:2025-01-10
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于深度学习模型的往入井吸水剖面测量方法和系统,方法包括获取待测量的往入井吸水剖面数据,判断所述待测量往入井吸水剖面的数据类型,所述数据类型为清晰数据或噪声数据;若所述待测量往入井吸水剖面的数据类型为清晰数据,将所述待测量往入井吸水剖面数据标记为清晰吸水剖面数据,并对所述清晰吸水剖面数据直接进行吸水剖面测量,得到测量结果;若所述待测量往入井吸水剖面的数据类型为噪声数据,将所述待测量往入井吸水剖面数据标记为噪声吸水剖面数据;获取所述噪声吸水剖面数据对应的去噪数据,并对所述噪声吸水剖面数据对应的去噪数据进行吸水剖面测量,得到测量结果。本发明可以提高吸水剖面测量的准确性和效率。
技术关键词
测量方法 噪声数据 特征值 图像 训练深度学习模型 深度学习网络模型 滤波器 样本 标记 神经网络模型 数据获取模块 训练集 像素 参数
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