公开(公告)号：CN117761789A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311791768.0

申请日：2023-12-25

申请人： 成都理工大学

发明人： 罗耀华 ,  王绪本 ,  唐昊宇 ,  罗钏江 ,  王向鹏 ,  李家臣

IPC分类号： G01V3/38 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01V20/00

摘要： 本发明属于地球物理勘探技术领域，尤其是涉及一种基于视觉自注意力机制的大地电磁二维成像方法。本发明的方法属于端到端的深度学习成像方法，计算耗时较传统反演方法具有显著优势。通过构建地球物理理论模型生成程序，批量化地生成多样化地电理论模型，保证训练样本规模和多样性。通过引入预训练过程，利用自注意力机制相比卷积结构更强的建模能力和对数据中相对关系更好的捕捉能力，提高模型的泛化性。针对仅使用单一模式响应数据时，模型对深部异常体存在信息缺失的问题，提出一种适用于TE/TM联合模式的大地电磁二维成像网络，通过优化改进网络中的相对位置编码，使得模型能够正确获取和融合来自TE和TM模式的两种输入信息。

公开(公告)号：CN114119981A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111498328.7

申请日：2021-12-09

申请人： 成都理工大学

发明人： 罗耀华 ,  唐昊宇 ,  王绪本 ,  王向鹏 ,  王志刚 ,  罗钏江 ,  陈宁

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于小样本深度学习无监督语义分割的大地电磁反演增强方法，包括：采集获得数张大地电磁三维反演结果图像，并采用felzenszwalb算法进行图像聚类；初始化FCN网络；将聚类后的三维反演结果图像输入至FCN网络中，经FCN网络的卷积层特征提取和全连接层的学习生成模型，将聚类后的三维反演结果图像中具有相同语义的小区块合并为大区块，最终输出图像分割结果。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、人工干预少、精度高等优点，在大地电磁反演技术领域具有很高的实用价值和推广价值。