CN111160389A - 一种基于融合vgg的岩性识别方法 - Google Patents

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王梅
杨二龙
李东旭
张朦
戚开元
薛成龙
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    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks

Abstract

本发明涉及地质层识别技术领域，尤其涉及一种基于融合VGG的岩性识别方法。该识别方法包括将融合VGG作为网络模型、将VGG‑16作为基础框架添加分支网络搭建初始深度学习网络模型；获取原始岩石图像并进行图像分割和归一化处理，得到预处理后的图像数据；获取原始岩石图像并进行对岩石图像进行人工标注，得到标注后的图像；对标注后的岩石图像做成VOC2007格式数据，得到标注后数据；将预处理后的图像数据和标注后数据作为训练集数据；对初始深度学习网络模型进行训练，得到训练后的模型；保留训练完成后模型中的各个参数，并对图像进行识别。本发明可提取出更能表达图像本身特性的特征，减少误差。

Description

一种基于融合VGG的岩性识别方法
技术领域
本发明涉及地质层识别技术领域，尤其涉及一种基于融合VGG的岩性识别方法。
背景技术
岩石岩性的分类与识别一直都是地质勘探研究重要环节，只有了解底层的实际情况之后，才能制定开发方案，促进油田产量的高产，传统方法主要是以下三类：第一类采用的是物理试验方法，通过物理X射线、扫面电镜等物理方式进行的检测识别与分析。第二类采用的是数学统计分析的方法，即通过传统的数学统计与计算对岩石进行特征提取和识别。第三类采用的是智能学习分析，通过机器学习等智能算法进行的分析处理，减少了对专业设备的依赖。
深度学习在识别方向发展技术已经成熟，它是用多层网络对数据进行不断的解析数据并取得比较好的特征表达原数据，在语音识别、文本识别、图像识别、医学及物体探测等都取得了良好的成绩。
本发明针对岩石岩性图像的识别过程中主演研究具有抗造能力的融合VGG方法，并利用该算法对岩石图像进行岩性分析与分类，其技术核心是通过一系列的岩石图像组成数据集，用该网络对图像进行特征提取，并利用Softmax函数对其进行识别与分类，使其为后续测井资料的处理和解释奠定基础。
其中一种现有技术公开了一种深度学习模式下的岩石岩性自动识别分类方法，用以分析地质工程中的岩石岩性。通过建立岩石图像自动识别与分类模型，可以自动化、智能化地分析工程中的地质状况，大大节省人力物力，减少成本支出。
另外一种现有技术公开了一种基于人工神经网络求取含油饱和度的方法及系统。提高了通过阿尔奇公式得到含油饱和度的计算精度。
但在实际中发现，现有技术主要是利用深度学习方法对地层岩性进行识别，都在原有的深度学习网络中对图像进行处理，并没有考虑到图像浅层特征与深层特征之间的联系，存在人为误差。
发明内容
（一）要解决的技术问题
本发明提供了一种基于融合VGG的岩性识别方法，以克服现有技术都是在原有的深度学习网络中对图像进行处理，并没有考虑到图像浅层特征与深层特征之间的联系，导致识别误差较大等缺陷。
（二）技术方案
为解决上述问题，本发明提供一种基于融合VGG的岩性识别方法，包括：
步骤S1、将融合VGG作为网络模型、将VGG-16作为基础框架搭建初始深度学习网络模型；
步骤S2、获取原始岩石图像并进行图像分割和归一化处理，得到预处理后的图像数据；
步骤S3、获取原始岩石图像并进行对岩石图像进行人工标注，得到标注后的图像；
步骤S4、对标注后的岩石图像做成VOC2007格式数据，得到标注后数据；
步骤S5、将步骤S2中预处理后的图像数据和步骤S4得到的标注后数据作为训练集数据；对步骤S1所搭建的初始深度学习网络模型进行训练，得到训练后的模型；
步骤S6、保留训练完成后模型中的各个参数，并对图像进行识别。
优选地，所述步骤S1具体包括：
将融合VGG作为网络模型，将VGG-16作为基础架构搭建初始深度学习网络模型，加入Concatenate融合方法对图像浅层特征和深层特征进行融合，设置学习速率调整方式为adam优化梯度下降，批处理50张图像，迭代10000次。
优选地，步骤S2具体包括：将1156*1188和256*256大小的图像进行三维卷积操作变成224*224大小图像，并对其进行归一化处理。
步骤S2中归一化处理的公式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 287935DEST_PATH_IMAGE002
原始图像的矩阵向量，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
为归一化后的矩阵向量。
（三）有益效果
本发明提供的基于融合VGG的岩性识别方法，应用了图像中浅层与深层特征之间的联系，实现在网络特征提取的过程中，可以提取出更能表达图像本身特性的特征，减少误差。另外，通过融合VGG提取出更好表达图像的特征，将特征以特征向量的形式输入到Softmax分类中，得到最大概率作为输出，最终达到预测岩石种类与岩性分类。
附图说明
图1为本发明实施例基于融合VGG的岩性识别方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明如下。
如图1所示，本发明实施例提供一种基于融合VGG的岩性识别方法包括：
步骤S1、将融合VGG作为网络模型、将VGG-16作为基础框架搭建初始深度学习网络模型；
其中，所述步骤S1具体包括：
将融合VGG作为网络模型，将VGG-16作为基础架构搭建初始深度学习网络模型，加入Concatenate融合方法对图像浅层特征和深层特征进行融合，设置学习速率调整方式为adam优化梯度下降，批处理50张图像，迭代10000次。
假设训练样本集合C＝{(c(1),y(1)),…(c(m),y(m))}，其中由m个标记样本组 成，其中y是类别标签可取k个不同的值，y(i)∈{1,2,…,k}。对于测试输入c，利用 假设函数针对每一个类别j估算出概率值p(y＝j|c)，即估计c每一种分类结果出现的 概率。因此利用假设函数输出一个k维向量来表示这个k个估计概率值，假设函数hθ(c)形 式如下：
Figure RE-GDA0002400784160000041
其中
Figure RE-GDA0002400784160000042
项对概率分布进行归一化。
c是m×1维的输入向量，m是输入变量的特征数，θ是Softmax回归模型的参数，为 m×k阶矩阵，模型训练过程是要找到最优参数θ值，其代价函数如公式(3)下：
Figure RE-GDA0002400784160000043
式中：1{·}是表示示性函数，其取值规则为：1{值为真的表达式}＝1，1{值为假的表达式}＝0。对于J(θ)对θj的第l个分量的偏导数。
通过添加
Figure RE-GDA0002400784160000044
来修改代价函数，n代表输入数据的个数，这个圈中衰 减项会惩罚过大的参数值，代价函数转化为下式：
Figure RE-GDA0002400784160000045
在添加权重衰减项以后(λ>0)，代价函数就是一个凸函数，也就代表整个函数可以得到唯一解，并且因为J(θ)是凸函数，梯度下降法也可以收敛到全局最优解。
将数据集进行划分：训练集、验证集、测试集，按λ从小到大的顺序依次取数，然后在 训练集上学习模型参数，在交叉验证集上计算验证集误差，并选择误差最小的模型，也就是选择λ，最后再在测试集上进行评估即可取到最优的λ值。
为了使用优化算法，需要求新函数J(θ)的导数：
Figure RE-GDA0002400784160000051
通过求最小化J(θ)，就可实现一个Softmax回归模型。
步骤S2、获取原始岩石图像并进行图像分割和归一化处理，得到预处理后的图像数据；
优选地，步骤S2具体包括：将1156*1188和256*256大小的图像进行三维卷积操作变成224*224大小图像，并对其进行归一化处理。
下面描述一下步骤S2的具体操作：采集到的岩石图像数据集中图像都是1156*1188和256*256大小，由于VGG网络对图像输入是固定的224*224，因此需要对图像进行缩放，在不损失图像原有的特征信息下还保证VGG网络的输入，现采用三次卷积插值法（立方卷积插值），它考虑一个浮点坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE032
周围的16个邻点坐标，目的是像素值
Figure 625723DEST_PATH_IMAGE033
可由如下插值公式得到：
其中：
Figure 748531DEST_PATH_IMAGE034
其中：
Figure 442424DEST_PATH_IMAGE035
(6)
Figure 558147DEST_PATH_IMAGE036
(7)
Figure 24026DEST_PATH_IMAGE037
(8)
Figure 314805DEST_PATH_IMAGE038
(9)
Figure 731880DEST_PATH_IMAGE039
的逼近。
为了防止卷积操作时数值过大，因此在开始之前对图像进行归一化处理，图像其灰度值都是0到255之间，因此将图像的原始像素都除以255把所有像素归一化到[0,1]之间。
设置原始图像的矩阵向量表示为
Figure 152760DEST_PATH_IMAGE002
，归一化后的矩阵向量表示为
Figure 971680DEST_PATH_IMAGE040
，则归一化的公式如式（10）所示。
Figure DEST_PATH_IMAGE041
(10)
网络主要参数设置如下：输入层为归一化和插值后的图像；第一层分别用两组卷积核对输入层的图像进行卷积操作；第二层在通过两组卷积核进行卷积操作；第三层通过三组卷积核进行卷积操作；第四层通过三组卷积核进行卷积操作；第五层通过三组卷积核进行卷积操作；整合成特征向量；在每次池化前保留上一层的特征，确保浅层特征和深层特征的融合进而提高识别准确率，最后均值池化进行融合浅层特征和深层特征，在把特征向量放入Softmax层处理；最后输出层进行分类判断；为了避免过拟合现象采用dropout来保证；损失函数为交叉熵函数。
步骤S3、获取原始岩石图像并进行对岩石图像进行人工标注，得到标注后的图像；
步骤S4、对标注后的岩石图像做成VOC2007格式数据，得到标注后数据；
步骤S5、将步骤S2中预处理后的图像数据和步骤S4得到的标注后数据作为训练集数据；对步骤S1所搭建的初始深度学习网络模型进行训练，得到训练后的模型；
步骤S6、保留训练完成后模型中的各个参数，并对图像进行识别。
本发明方法可以充分利用图像本身的浅层特征和深层特征之间的关联，准备的识别出岩石图像的岩性，实现了端到端的岩性识别任务，而传统的岩性识别依赖专业设备和专家，存在人为误差等问题。本发明提出的基于融合VGG的岩性识别方法使用深度学习框架可适应多场景复杂问题，鲁棒性好、泛化能力突出，可提高识别精度，并且对岩石图像进行自动的岩性识别。提高测井数据利用率，判断准确率高等显著特点。
从上述技术方案可以看出，本发明方法可以充分利用图像本身的浅层特征和深层特征之间的关联，准备的识别出岩石图像的岩性，实现了端到端的岩性识别任务，而传统的岩性识别依赖专业设备和专家，存在人为误差等问题。本发明提出的基于融合VGG的岩性识别方法使用深度学习框架可适应多场景复杂问题，鲁棒性好、泛化能力突出，可提高识别精度，并且对岩石图像进行自动的岩性识别。提高测井数据利用率，判断准确率高等显著特点。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (4)

1.一种基于融合VGG的岩性识别方法，其特征在于 ，包括：
步骤S1、将融合VGG作为网络模型、将VGG-16作为基础框架添加分支网络搭建初始深度学习网络模型；
步骤S2、获取原始岩石图像并进行图像分割和归一化处理，得到预处理后的图像数据；
步骤S3、获取原始岩石图像并进行对岩石图像进行人工标注，得到标注后的图像；
步骤S4、对标注后的岩石图像做成VOC2007格式数据，得到标注后数据；
步骤S5、将步骤S2中预处理后的图像数据和步骤S4得到的标注后数据作为训练集数据；对步骤S1所搭建的初始深度学习网络模型进行训练，得到训练后的模型；
步骤S6、保留训练完成后模型中的各个参数，并对图像进行识别。
2.如权利要求1所述的基于融合VGG的岩性识别方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
将融合VGG作为网络模型，将VGG-16作为基础架构搭建初始深度学习网络模型，加入Concatenate融合方法对图像浅层特征和深层特征进行融合，设置学习速率调整方式为adam优化梯度下降，批处理50张图像，迭代10000次。
3.如权利要求1所述的基于融合VGG的岩性识别方法，其特征在于，步骤S2具体包括：将1156*1188和256*256大小的图像进行三维卷积操作变成224*224大小图像，并对其进行归一化处理。
4.如权利要求3所述的基于融合VGG的岩性识别方法，其特征在于，步骤S2中归一化处理的公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 731762DEST_PATH_IMAGE002
原始图像的矩阵向量，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为归一化后的矩阵向量。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112819096A (zh) * 2021-02-26 2021-05-18 西北大学 一种基于复合卷积神经网络的化石图像分类模型的构建方法
CN114708517A (zh) * 2022-03-14 2022-07-05 河海大学 一种基于注意力的自适应元学习岩性识别方法及装置
CN116168295A (zh) * 2023-02-24 2023-05-26 中国地质大学（武汉） 一种岩性遥感智能解译模型建立方法及解译方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107633255A (zh) * 2017-08-11 2018-01-26 天津大学 一种深度学习模式下的岩石岩性自动识别分类方法
CN110070552A (zh) * 2019-05-07 2019-07-30 西南石油大学 一种基于语义分割的岩石图像孔隙类型识别方法
CN110110751A (zh) * 2019-03-31 2019-08-09 华南理工大学 一种基于注意力机制的金字塔网络的中草药识别方法
CN110197205A (zh) * 2019-05-09 2019-09-03 三峡大学 一种多特征来源残差网络的图像识别方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107633255A (zh) * 2017-08-11 2018-01-26 天津大学 一种深度学习模式下的岩石岩性自动识别分类方法
CN110110751A (zh) * 2019-03-31 2019-08-09 华南理工大学 一种基于注意力机制的金字塔网络的中草药识别方法
CN110070552A (zh) * 2019-05-07 2019-07-30 西南石油大学 一种基于语义分割的岩石图像孔隙类型识别方法
CN110197205A (zh) * 2019-05-09 2019-09-03 三峡大学 一种多特征来源残差网络的图像识别方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112819096A (zh) * 2021-02-26 2021-05-18 西北大学 一种基于复合卷积神经网络的化石图像分类模型的构建方法
CN112819096B (zh) * 2021-02-26 2024-01-19 西北大学 一种基于复合卷积神经网络的化石图像分类模型的构建方法
CN114708517A (zh) * 2022-03-14 2022-07-05 河海大学 一种基于注意力的自适应元学习岩性识别方法及装置
CN114708517B (zh) * 2022-03-14 2024-03-12 河海大学 一种基于注意力的自适应元学习岩性识别方法及装置
CN116168295A (zh) * 2023-02-24 2023-05-26 中国地质大学（武汉） 一种岩性遥感智能解译模型建立方法及解译方法
CN116168295B (zh) * 2023-02-24 2023-12-05 中国地质大学（武汉） 一种岩性遥感智能解译模型建立方法及解译方法

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