公开(公告)号：CN113935412A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111195196.0

申请日：2021-10-13

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 李克文 ,  杨建涛 ,  张敏 ,  李绍辉 ,  王晓晖

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV4的密集小目标检测方法，其特征在于通过Mosaic数据增强方法对密集小目标检测数据集在数据广度层面进行数据特征融合处理，丰富检测物体的密集程度以及检测物体的背景信息和目标信息，最后对Mosaic数据增强方法处理后的数据集进行密集小目标检测数据处理，使密集小目标数据集分布满足标准正态分布；应用改进YOLOV4密集小目标检测方法优化图像数据特征提取策略，丰富目标实例特征的语义信息，之后对密集小目标检测数据集进行迭代训练，使用随机梯度优化器对检测模型参数进行优化，将所得检测模型与目前最优检测模型进行对比，选择检测精度更高的模型作为当前最优检测模型并且继续进行迭代训练，经过多轮迭代训练之后生成最优密集小目标检测模型。本发明利用改进YOLOV4密集小目标检测方法的数据预处理机制以及特征提取策略生成最优的密集小目标检测模型，丰富目标实例特征的语义信息，有效地提高密集小目标检测精度。

公开(公告)号：CN112330064A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011352971.4

申请日：2020-11-26

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 李克文 ,  柯翠虹 ,  张震涛 ,  雷永秀 ,  李绍辉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/00 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的新钻井工作量预测方法，其特征在于搭建基于随机森林的新钻井工作量预测模型，通过粒子群寻优方法优化新钻井工作量预测模型的关键超参数组合，并在决策阶段加入加权投票机制，通过调节弱分类决策树的权重值，降低了新钻进工作量预测的泛化误差，提高了新钻井工作量预测模型精度。本发明通过采用粒子群寻优方法优化新钻井工作量预测模型中的关键超参数组合，减少油藏开发历史数据中噪声数据的影响，提高随机森林方法的稳定性和运行速度；在决策阶段加入加权投票机制，增加高评分决策树的权重比例，减少低评分决策树对预测结果的负面影响，提高新钻井工作量预测模型精度。