摘要
本发明公开了一种蚀变带检测与分析方法及系统,属于不良地质前兆特征识别领域,包括:通过数值模拟获取地质环境中的物理化学过程数据,生成蚀变带的空间分布图像;对空间分布图像进行预处理,获得预处理图像;从预处理图像中提取蚀变带特征;基于监督学习方式,通过蚀变带特征训练卷积神经网络,获得蚀变带检测模型;通过蚀变带检测模型对实际蚀变带数据进行识别,获得检测结果。本发明能够准确地检测蚀变带的位置、范围和特征,为地质勘查、隧道工程和环境监测等领域提供可靠的技术支持。
技术关键词
训练卷积神经网络
深度学习框架
卷积神经网络模型
不良地质前兆特征识别
构建卷积神经网络
形状描述符
灰度共生矩阵
边缘检测算法
直方图均衡化
特征提取模块
分析方法
对比度
图像增强单元
模型更新
迭代优化算法
纹理特征
成分分析
特征提取算法
预处理算法
系统为您推荐了相关专利信息
管理方法
工程量清单
深度学习算法
卷积神经网络模型
覆盖率
土石方
图像特征提取
工地设备
卷积神经网络模型
分析系统
油管螺纹接头
废旧油管
曲面轮廓
外螺纹
扭矩台肩
高清视频传输方法
关键帧
子帧
视频流
视频发送装置
食材识别
卷积神经网络模型
厨师机
食材图像
计算机视觉