人工智能在岩石图像上的应用综述

发布时间：2021-06-21 09:10

　　近年来随着人工智能的迅速发展,基于计算机视觉的图像识别在各个领域一度成为研究热点。本文首先对机器学习和深度学习的基础概念和结构进行概述,在此基础上,探索图像识别技术与地质勘探领域的学科交叉研究情况,并分别阐述机器学习和深度学习上地质领域的岩石图像识别研究特征和区别。最后基于上述分析,对人工智能在岩石图像上的应用前景进行讨论,认为基于深度学习的计算机视觉技术在地质领域岩石图像上的研究对于传统地质及相关行业的发展具有重要意义。 

【文章来源】：中国石油和化工标准与质量. 2020,40(20)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
0 引言
1 机器学习
2 深度学习
3 人工智能在岩石图像上的应用
    3.1 机器学习应用
    3.2 深度学习应用
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于深度学习的镜下矿石矿物的智能识别实验研究[J]. 徐述腾,周永章.  岩石学报. 2018(11)
[2]基于深度学习特征提取的岩石图像矿物成分分析[J]. 白林,姚钰,李双涛,徐东晶,魏昕.  中国矿业. 2018(07)
[3]基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法[J]. 张野,李明超,韩帅.  岩石学报. 2018(02)
[4]基于Spark平台的岩石图像聚类分析[J]. 杨艳梅,柳娜,程国建,强新建,王叙乔.  西安石油大学学报(自然科学版). 2016(06)
[5]基于概率神经网络的岩石薄片图像分类识别研究[J]. 程国建,杨静,黄全舟,刘烨.  科学技术与工程. 2013(31)
[6]基于图像处理与神经网络的岩石组构识别[J]. 程国建,马微,魏新善,荣春龙,南珺祥.  西安石油大学学报(自然科学版). 2013(05)
[7]人工智能及其发展应用[J]. 邹蕾,张先锋.  信息网络安全. 2012(02)
[8]基于LS-SVM的岩石细观图像分析方法探讨[J]. 刘延保,曹树刚,刘玉成.  岩石力学与工程学报. 2008(05)



本文编号：3240401