公开(公告)号：CN120032173A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510187911.8

申请日：2025-02-20

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 师素珍 ,  李鹏坤 ,  刘行 ,  肖占山 ,  赵康 ,  李礼

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的页岩孔隙类型识别方法，包括以下步骤：获取页岩数字岩心图像及其标注信息构建数据集；利用所述数据集进行改进YOLOv8模型训练，获得训练好的改进YOLOv8模型；所述改进YOLOv8模型包括：主干网络、颈部网络以及头部网络；将待处理的页岩数字岩心图像输入训练好的改进YOLOv8模型，获得对应的页岩孔隙类型识别结果。该方法通过改进的YOLOv8模型，集成C2f_DCNv3模块和内容感知重组特征增强模块，显著提升了对页岩孔隙复杂结构的特征提取和融合能力；并结合动态检测头DyHead及Inner‑CIoU损失函数，实现了高效、精准的页岩孔隙类型识别和边界框回归预测。