典型文献
多模态无人机影像的碎屑岩露头岩性智能识别
文献摘要：
受自然条件影响,野外露头表面存在植被覆盖、风化严重等问题,传统的岩性图像识别方法较难实施,随着地质大数据的兴起和智能地质的发展需求,利用人工智能进行地质领域岩石影像岩性识别成为必然趋势.提出基于注意力机制的多模态碎屑岩露头影像岩性智能识别方法(SE-DeepLabv3+),通过与传统分类方法和语义分割方法的对比,以人工标注结果为参考,SE-DeepLabv3+的岩性识别精度达90％以上,高于其他方法.利用SE-DeepLabv3+对新疆准噶尔盆地南缘清水河-喀拉扎组部分露头剖面进行岩性识别,得到较好的识别结果.利用无人机三维影像数据,结合人工智能技术实现碎屑岩露头的岩性识别,可以大幅提高岩性识别的工作效率,转变传统作业方式,推动地质研究向定量化、智能化发展.
文献关键词：
图像处理;岩性识别;无人机影像;多模态;碎屑岩;语义分割
中图分类号：
作者姓名：
闫彦芳;王庆;曾齐红;邵燕林;魏薇;张昌民
作者机构：
长江大学地球科学学院,湖北武汉430100;中国石油勘探开发研究院,北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]闫彦芳;王庆;曾齐红;邵燕林;魏薇;张昌民-.多模态无人机影像的碎屑岩露头岩性智能识别)[J].激光与光电子学进展,2022(24):88-97
A类：
B类：
无人机影像,碎屑岩,性智,自然条件,野外露头,植被覆盖,风化,图像识别,着地,地质大数据,地质领域,岩性识别,别成,注意力机制,智能识别方法,SE,DeepLabv3+,分类方法,语义分割,分割方法,识别精度,其他方法,新疆准噶尔,准噶尔盆地南缘,清水河,喀拉扎组,露头剖面,三维影像,影像数据,作业方式,地质研究,定量化,智能化发展
AB值：
0.321867
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