公开(公告)号：CN114972939B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202210467937.4

申请日：2022-04-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 笪玥 ,  唐杰 ,  武港山

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 一种融合多层空洞卷积与注意力机制的三维断层识别方法，通过识别网络对输入的待预测图像输出断层识别结果，识别网络包括基于多层空洞卷积的H‑Unet网络和基于注意力机制的RA‑Unet网络，以三维合成地震数据体和其标签作为输入分别训练H‑Unet网络和RA‑Unet网络，将两个网络的预测结果相融合，对两个网络在每个像素点上的预测结果进行加权求平均，输出最后的预测图像作为识别结果。本发明针对三维地震断层识别特点，设计了基于多层空洞卷积的H‑Unet网络和基于注意力机制的RA‑Unet网络融合的识别网络，能够有效提取三维地震数据体的信息，识别断层及其宽度和局部细节。

公开(公告)号：CN114972939A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210467937.4

申请日：2022-04-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 笪玥 ,  唐杰 ,  武港山

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种融合多层空洞卷积与注意力机制的三维断层识别方法，通过识别网络对输入的待预测图像输出断层识别结果，识别网络包括基于多层空洞卷积的H‑Unet网络和基于注意力机制的RA‑Unet网络，以三维合成地震数据体和其标签作为输入分别训练H‑Unet网络和RA‑Unet网络，将两个网络的预测结果相融合，对两个网络在每个像素点上的预测结果进行加权求平均，输出最后的预测图像作为识别结果。本发明针对三维地震断层识别特点，设计了基于多层空洞卷积的H‑Unet网络和基于注意力机制的RA‑Unet网络融合的识别网络，能够有效提取三维地震数据体的信息，识别断层及其宽度和局部细节。