简介:
本发明公开了一种碎屑岩矿物成分识别方法、岩性定名方法和相关装置。所述碎屑岩矿物成分识别方法包括:通过实例分割模型分别从薄片的多张不同光源图像中分割提取矿物颗粒对应的图像单元;利用卷积神经网络模型得到图像单元的池化特征;针对位置信息相同的各图像单元,根据光源类型与权重的对应关系和图像单元的池化特征及所属图像的光源类型,确定各图像单元的融合特征;将融合特征输入时间循环神经网络模型,根据输出结果确定对应的矿物颗粒的类型。能够快速高效的自动识别矿物成分,且识别准确度高。
本发明公开了一种碎屑岩矿物成分识别方法、岩性定名方法和相关装置。所述碎屑岩矿物成分识别方法包括:通过实例分割模型分别从薄片的多张不同光源图像中分割提取矿物颗粒对应的图像单元;利用卷积神经网络模型得到图像单元的池化特征;针对位置信息相同的各图像单元,根据光源类型与权重的对应关系和图像单元的池化特征及所属图像的光源类型,确定各图像单元的融合特征;将融合特征输入时间循环神经网络模型,根据输出结果确定对应的矿物颗粒的类型。能够快速高效的自动识别矿物成分,且识别准确度高。