基于CVGG16的岩性识别

文档名：基于CVGG16的岩性识别
岩石岩性的分类与识别一直都是地质勘探研究中的重点之一.传统岩性识别方法是通过人工识别的方式,并且存在人工误差以及时耗长的问题.为解决这一问题,本文提出了一种基于C-VGG16的岩性识别方法,在VGG16网络上添加分支网络并采用向量拼接法进行特征融合,最后使用交叉熵损失函数实现岩性自动识别.本文针对采集的155张碳酸盐岩图像、185张泥岩图像和215张砂岩图像进行对比实验,C-VGG16算法相比于VGG16算法,在识别精度上有所提升.
作者：范思萌 王梅 李东旭 孙先达 许传海
作者单位：东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318陆相页岩油气成藏及高效开发教育部重点实验室(东北石油大学),黑龙江大庆163318
母体文献：2021国际石油石化技术会议-2021IPPTC论文集
会议名称：2021国际石油石化技术会议-2021IPPTC  
会议时间：2021年3月1日
会议地点：北京
主办单位：陕西省石油学会,西安石油大学,成都理工大学
语种：chi
分类号：P34TM7
关键词：地质勘探  岩石图像  岩性识别  C-VGG16算法  交叉熵损失函数
在线出版日期：2022年5月27日
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2024-12-10 12:51 上传 基于CVGG16的岩性识别.pdf

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