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公开(公告)号:CN119649223A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411811936.2
申请日:2024-12-10
Applicant: 长江大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种过井裂缝图像分隔方法、装置、电子设备及介质,属于计算机视觉技术领域,其中,该方法包括:对过井裂缝图像数据集进行预处理,得到预处理后的数据集;在Deeplabv3+模型的基础上加入通道和空间融合注意力机制得到GA_Deeplabv3+语义分割模型;基于所述数据集训练GA_Deeplabv3+语义分割模型,得到训练完备的GA_Deeplabv3+语义分割模型;获取目标过井裂缝图像;将目标过井裂缝图像输入到训练完备的GA_Deeplabv3+语义分割模型中,得到分隔后的裂缝图像。本发明通过在Deeplabv3+模型的基础上加入通道和空间注意力机制,从而提高过井裂缝的提取精度和效率。
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公开(公告)号:CN116575910A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310650438.3
申请日:2023-06-03
Applicant: 长江大学 , 湖北三赫智能科技有限公司
IPC: E21B47/047 , E21B47/14 , G06F30/20
Abstract: 本申请公开了一种基于AIC模型的井下动液面深度自动拾取方法,包括:通过井口处发送次声波信号,采集经油井动液面反射后的回波信号;对回波信号进行模数转换、频谱处理和信号分离,得到回波信号的主频和液面回波信号;根据主频和预设套管长度,确定油井中的声波传播速度,从而确定时间序列长度值;基于AIC模型,根据所述液面回波信号和所述时间序列长度值,确定所述油井的动液面深度。本发明的方法与已有的动液面监测方法相比,更加准确和快速,能够自动识别液面的深度;为采油井内的声速与动液面深度的计算了提供了经济有效的方法,具有较高的实用价值。
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公开(公告)号:CN113506259A
公开(公告)日:2021-10-15
申请号:CN202110764109.2
申请日:2021-07-06
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合网络的图像模糊判别方法,步骤如下:S1、分别构造训练集和测试集;S2、改进后的VGG16网络初步判别模糊图像;S3、利用纹理噪声网络提取纹理噪声特征;S4、融合网络获取最终的判别结果。本发明还公开了一种基于融合网络的图像模糊判别系统,包括:训练集构造模块:分别构造训练集和测试集;初步判断模块:改进后的VGG16网络初步判别模糊图像;纹理噪声提取模块:利用纹理噪声网络提取纹理噪声特征;融合网络模块:融合网络最终判别;判别执行模块:利用融合网络模块所生成模型进行判别。本发明相比已有的模糊和清晰图像判别方法,具有识别准确度高、实用性好的特点,可以广泛应用于计算机视觉技术领域。
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