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摘要
应新疆塔里木油田深层两大类复杂油藏项目的要求，采用多传感器联合的野外地质露头采集技术与多尺度数字露头构建技术，建立了基于多尺度-多信息三维数字露头的综合地质知识库，其中一项重要的工作是深度学习在岩性、缝洞等方面的自动识别与研究。基于无人机拍摄的裂缝图像分辨率高且复杂的特点，在图像预处理阶段，首先对原始图像进行了切割，并做了灰度化处理以降低计算量。采用在医学领域内识别图像效果显著的U-Net网络模型，同时在传统U-Net模型的跳跃连接阶段引入注意力机制以提高目标特征的关注能力，带来模型性能的提升。使用处理过的真实岩石裂缝图像，完成了模型的训练和测试。实验结果表明：改进之后的网络模型裂缝识别效果良好，精确率可以达到88%,较原始网络提高了2.37%,损失在0.110左右，F1分数能够达到85以上。
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