【摘 要】
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地质露头裂缝一直以来是石油地质工作者非常重要的研究对象,油气地质中对露头裂缝的研究主要有三种:物探、测井、野外露头观察。其中,野外观察是研究露头裂缝发育规律的最直接、最有效的手段,也是地质研究必不可少的环节。露头裂缝的识别以人工方式为主,借助地质锤、相机、标尺等工具进行手动描绘,这种识别方法不仅工作量大、效率低,定量化程度低,而且还有一定的危险性。因此,研究自动识别露头裂缝的方法,实现大面积露头裂
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地质露头裂缝一直以来是石油地质工作者非常重要的研究对象,油气地质中对露头裂缝的研究主要有三种:物探、测井、野外露头观察。其中,野外观察是研究露头裂缝发育规律的最直接、最有效的手段,也是地质研究必不可少的环节。露头裂缝的识别以人工方式为主,借助地质锤、相机、标尺等工具进行手动描绘,这种识别方法不仅工作量大、效率低,定量化程度低,而且还有一定的危险性。因此,研究自动识别露头裂缝的方法,实现大面积露头裂缝的自动识别和统计是一项很有实际应用价值的内容。本文基于语义分割的方法,构建了可用于深度学习模型训练的露头裂缝样本库,尝试了FCN和Deeplab V3+对露头裂缝样本的识别效果,研发了可以用于自动识别露头裂缝的软件。论文所做主要工作及结论如下:（1）地质露头裂缝样本库构建。通过从无人机上选取露头裂缝样本、针对复杂地质背景选取负样本、对露头裂缝样本进行人工标记的过程完成了露头裂缝样本库的构建。该样本库拥有3555张样本,样本大小为256×256,其中3205张用来训练（其中包含2530张露头裂缝样本和675张负样本）,350张用来验证（其中包含250张露头裂缝样本和100张负样本）。（2）基于语义分割的露头裂缝识别方法研究。尝试将语义分割方法应用于地质露头裂缝自动识别工作,基于经典的FCN网络以及近年来识别效果最好的Deep Lab V3+网络开展了地质露头裂缝识别模型训练和验证,在验证集上分别取得了71.36%和81.16%的MIo U值;在对识别结果进行可视化分析的基础上,Deep Lab V3+模型更适合于无人机图像的露头裂缝识别。（3）露头裂缝识别与应用软件研发。利用Python的标准GUI库Tkinter完成了基本的软件界面设计,同时将训练好的Deep Lab V3+模型导出,通过调用预测模型完成单张露头裂缝的识别、多张露头裂缝图像的批量识别以及识别结果的统计分析。
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