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基于深度学习的位场边界识别方法
被引量:
7
1
作者
张志厚
姚禹
+7 位作者
石泽玉
王虎
乔中坤
王生仁
覃礼貌
杜世回
罗锋
刘慰心
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1785-1801,共17页
边界识别是位场数据处理中极为重要的一种技术,现有的边界识别方法属于无监督式机器运算,其识别精度与地质体的空间分布存在很大关系,尤其是对深部复杂异常体的识别存在边界模糊的特点.为了进一步提高边界识别的精度,受深度学习卓越非...
边界识别是位场数据处理中极为重要的一种技术,现有的边界识别方法属于无监督式机器运算,其识别精度与地质体的空间分布存在很大关系,尤其是对深部复杂异常体的识别存在边界模糊的特点.为了进一步提高边界识别的精度,受深度学习卓越非线性映射能力和监督式学习优点的启发,本文提出了基于深度学习的位场边界识别方法,深度学习网络结构是一种融合了多尺度特征和全局注意力机制的密集跳跃连接网络(PFD-Net).该网络结构首先以改进的U-net为骨干网络获取位场边界特征信息,然后在嵌套的标准卷积模块之间进行密集跳跃连接来缩减编码阶段到解码阶段的语义鸿沟,以及减少训练阶段梯度消失等问题,随后再采用全局注意力机制模块将多尺度的高低层特征信息进行融合,以此进一步加强边界的全局及细节定位.模型试验表明,PFD-Net网络能够准确识别出异常体的边界信息,且对于含噪声数据,其预测结果的质量不会降低,该网络表现出较强的泛化性和鲁棒性.最后将本文方法应用于藏东南某铁路隧道西段的航空磁测数据,取得了良好的边界识别结果并能够获得更多的构造信息.
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关键词
位场边界识别
多尺度
注意力机制
密集跳跃连接
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职称材料
重力场场源边界识别技术与模型对比分析
被引量:
1
2
作者
孙帅
丁成艺
+3 位作者
陈青
申鹏
罗港
魏耀聪
《四川地质学报》
2022年第3期492-500,共9页
边界识别是位场数据分析和解释的重要组成部分,其中数值计算类边界识别方法应用最为广泛。本文系统地阐述了数值类计算方法中边缘探测和边缘增强两类方法的基本原理和研究进展,并通过模型试算分析了两类方法的优缺点。结果认为,边缘探...
边界识别是位场数据分析和解释的重要组成部分,其中数值计算类边界识别方法应用最为广泛。本文系统地阐述了数值类计算方法中边缘探测和边缘增强两类方法的基本原理和研究进展,并通过模型试算分析了两类方法的优缺点。结果认为,边缘探测适用于深度较浅的场源,边缘增强适用于深度较深的场源。同时,与传统识别方法的比较认为,比值类方法边界识别效果更清晰,尤其是改进倾斜角法和STDR法。这两种方法继承了倾斜角法的优势,均不受场源深度的影响,能够有效提取弱异常信息,识别的场源边界位置与实际位置吻合度更高,具有较高的精度和清晰度。
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关键词
重力
场
位场边界识别
边缘探测
边缘增强
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职称材料
题名
基于深度学习的位场边界识别方法
被引量:
7
1
作者
张志厚
姚禹
石泽玉
王虎
乔中坤
王生仁
覃礼貌
杜世回
罗锋
刘慰心
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
西南交通大学
吉林大学地球探测科学与信息技术
中铁一院勘察设计院集团有限公司
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1785-1801,共17页
基金
四川省科技厅计划项目(2021YJ0031)
中央高校基本科研业务费(2682021GF019,2682020CX14)
+2 种基金
西藏自治区科技计划项目(XZ202001ZY0011G)
国家重点研发计划项目(2018YFC1505401)
中国中铁股份有限公司科技研究开发计划项目(CZ01-重点-05)联合资助.
文摘
边界识别是位场数据处理中极为重要的一种技术,现有的边界识别方法属于无监督式机器运算,其识别精度与地质体的空间分布存在很大关系,尤其是对深部复杂异常体的识别存在边界模糊的特点.为了进一步提高边界识别的精度,受深度学习卓越非线性映射能力和监督式学习优点的启发,本文提出了基于深度学习的位场边界识别方法,深度学习网络结构是一种融合了多尺度特征和全局注意力机制的密集跳跃连接网络(PFD-Net).该网络结构首先以改进的U-net为骨干网络获取位场边界特征信息,然后在嵌套的标准卷积模块之间进行密集跳跃连接来缩减编码阶段到解码阶段的语义鸿沟,以及减少训练阶段梯度消失等问题,随后再采用全局注意力机制模块将多尺度的高低层特征信息进行融合,以此进一步加强边界的全局及细节定位.模型试验表明,PFD-Net网络能够准确识别出异常体的边界信息,且对于含噪声数据,其预测结果的质量不会降低,该网络表现出较强的泛化性和鲁棒性.最后将本文方法应用于藏东南某铁路隧道西段的航空磁测数据,取得了良好的边界识别结果并能够获得更多的构造信息.
关键词
位场边界识别
多尺度
注意力机制
密集跳跃连接
Keywords
Potential field edge detection
Multiple scale
Attention mechanism
Dense skip connection
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
重力场场源边界识别技术与模型对比分析
被引量:
1
2
作者
孙帅
丁成艺
陈青
申鹏
罗港
魏耀聪
机构
重庆科技学院石油与天然气工程学院地球物理系
复杂油气田勘探开发重庆市重点实验室
出处
《四川地质学报》
2022年第3期492-500,共9页
基金
重庆市基础科学与前沿技术研究专项(cstc2017jcyjAX0370)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201901535)
重庆科技学院博士教授科研启动基金项目(CK2016B12)联合资助。
文摘
边界识别是位场数据分析和解释的重要组成部分,其中数值计算类边界识别方法应用最为广泛。本文系统地阐述了数值类计算方法中边缘探测和边缘增强两类方法的基本原理和研究进展,并通过模型试算分析了两类方法的优缺点。结果认为,边缘探测适用于深度较浅的场源,边缘增强适用于深度较深的场源。同时,与传统识别方法的比较认为,比值类方法边界识别效果更清晰,尤其是改进倾斜角法和STDR法。这两种方法继承了倾斜角法的优势,均不受场源深度的影响,能够有效提取弱异常信息,识别的场源边界位置与实际位置吻合度更高,具有较高的精度和清晰度。
关键词
重力
场
位场边界识别
边缘探测
边缘增强
Keywords
gravity field
potential field boundary recognition
edge detection
edge enhancement
分类号
P312.1 [天文地球—固体地球物理学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的位场边界识别方法
张志厚
姚禹
石泽玉
王虎
乔中坤
王生仁
覃礼貌
杜世回
罗锋
刘慰心
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
2
重力场场源边界识别技术与模型对比分析
孙帅
丁成艺
陈青
申鹏
罗港
魏耀聪
《四川地质学报》
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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