| Постоянная ссылка (СИД2) |
J2238300724 |
| Название |
АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ ШЛИФОВ КАРБОНАТНЫХ ОБЛОМОЧНЫХ ПОРОД С ПОМОЩЬЮ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА |
| Автор |
Журавлев А. В. |
| Автор |
Груздев Д. А. |
| Источник |
Вестник геонаук |
| Страницы/Объём |
28-31 |
| Сокращ. назв. источника |
Вестн. геонаук |
| Год |
2024 |
| Номер |
6 |
| Адрес в Интернет |
http://elibrary.ru/item.asp?id=68573706 |
| Постоянная ссылка (СИД) |
J22383007 |
| Ключевые слова (авторские) |
классификация изображений%машинное обучение%обломочные карбонаты%шлифы |
| Место хранения |
Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ |
| Дата регистрации в ВИНИТИ |
15.08.2024 |
| Язык текста |
русский |
| Язык резюме |
английский |
| Аннотация |
В работе рассмотрено применение технологий машинного обучения и "компьютерного зрения" для решения задачи оценки содержания обломочной компоненты в карбонатах по шлифам. Обучающая коллекция представлена 122 монохромными микроизображениями шлифов (фрагменты размером 0.6 x 0.6 мм) слабоизмененных карбонатных пород, разделена на два класса - без литокластов (литокласты отсутствуют или занимают менее 10 % площади изображения) и с литокластами (литокласты занимают более 30 % площади изображения). При обучении модели классификации изображений достигнута точность более 90 %. Приложение модели к изображениям шлифов реализовано через консольные программы с использованием фрейворка Core ML. Программы позволяют оценить вариации "плотности распределения" литокластов по профилю через изображение шлифа и построить "карту" распределения участков с литокластами на изображении. Получаемые в результате работы модели данных можно использовать для сопоставления с геохимической и другой численно выраженной информацией, а также для выбора на шлифе участков с наименьшим содержанием аллохтонной компоненты |
| Тематический раздел |
Геология |