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基于深度学习的油田井口下方检测方法、装置、系统
摘要文本
本公开涉及深度学习领域，揭示了基于深度学习的油田井口下方检测方法、装置、系统，其方法包括：S100：采集油田井口下方周边区域图像；S200：对所采集的图像进行预处理，以获得预处理后的图像；S300：构建基于深度学习的油田井口下方检测模型并进行训练，获得训练好的基于深度学习的油田井口下方检测模型；S400：将预处理后的图像输入训练好的基于深度学习的油田井口下方检测模型中，以对油田井口下方环境进行检测。本公开能够大大缩短油田井口下方检测的响应时间，实现数据采集以及识别的实时性。
申请人信息
- 申请人:四川泓宝润业工程技术有限公司; 重庆泓宝科技股份有限公司
- 申请人地址:610051 四川省成都市成华区猛追湾横街99号1栋11层05号
- 发明人: 四川泓宝润业工程技术有限公司; 重庆泓宝科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的油田井口下方检测方法、装置、系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410245180.3 |
| 申请日 | 2024/3/5 |
| 公告号 | CN117830313A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 四川泓宝润业工程技术有限公司; 重庆泓宝科技股份有限公司 |
| 发明人 | 刘云刚; 刘云川; 甘乐天; 易军; 周伟; 闵宣霖 |
| 地址 | 四川省成都市成华区猛追湾横街99号1栋11层05号; 重庆市江北区建新北路16号30-9号 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的油田井口下方检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S100：采集油田井口下方周边区域图像；S200：对所采集的图像进行预处理，以获得预处理后的图像；S300：构建基于深度学习的油田井口下方检测模型并进行训练，获得训练好的基于深度学习的油田井口下方检测模型；其中，所述基于深度学习的油田井口下方检测模型包括特征提取层、精炼模块和像素编解码模块，所述精炼模块包括高层分支和底层分支，通过高层分支监督底层分支以缓解特征提取层传播路径中的特征混淆；S400：将预处理后的图像输入训练好的基于深度学习的油田井口下方检测模型中，以对油田井口下方周边区域进行检测。 百度搜索马 克 数 据 网