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    近日,由中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所(以下简称“物化探所”)研发的“一种基于CNN的频率域低频拓展多尺度全波形反演方法”获国家发明专利授权。该专利的取得,进一步增强了物化探所地震勘探“采集、处理、解释”一体化技术体系的完备性,为基础地质调查、能源资源勘查与评价等提供技术支撑。

    本发明针对全波形反演易于陷入局部极小值的问题,提出了一种利用卷积神经网络(CNN)的多尺度全波形反演方法。基于先验地质信息建立层速度模型,通过卷积神经网络训练样本数据,从实际高频地震数据中预测可靠的低频数据,由低频数据开始进行多尺度全波形反演,有效避免了反演易于陷入局部极小值的问题,实现了对反演速度模型的准确获取。

     

    物化探所“一种基于CNN的频率域低频拓展多尺度全波形...

    近日,青岛海洋地质研究所面向海底摄像资料多金属结核识别领域,自主研发的“基于深度学习的海底多金属结核识别与分析软件V1.0”获得国家版权局计算机软件著作权授权。

    深海多金属结核含有70多种元素,其中锰、铜、镍的资源量高出陆地相应资源量的几十倍到几千倍,具有很高的经济价值,被认为可能是海底分布最广、储量最大的金属资源。海底摄像资料对深海多金属结核的分布及丰度的调查分析发挥着关键作用。该软件针对海底摄像获取的图片及视频资料,利用已训练完成的深度卷积神经网络对图像及视频中海底多金属结核进行识别,并实时显示结核的数量,该软件集成的算法模型无需经过再次训练即能完成不同海洋深度下大规模海底摄像资料的多金属结核识别与分析,为海底多金属结核矿产资源勘查提供新的解决方案。

    该软件是深度神经网络模型在海洋矿产资源勘查中的具体应用,极大提高了海底摄像资料处理效率与应用成效,为深海多金属结核矿产资源勘查提供科学依据,助力于海洋资源的可持续开发利用。

     

    青岛海洋地质研究所获海底多金属结核识别与分析软件...

    近日,自然资源部中国地质调查局青岛海洋地质研究所自主研发的“基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法”获得国家发明专利授权(专利号:ZL202210410265.3)。

    在常规影像采集系统中,受硬件、环境影响,图像中易存在多种形状与尺度的非均匀噪声,如包含条带噪声的遥感影像、包含杂质的水下视频影像等。这些噪声的存在,对后续的图像分析工作的开展带来不利影响。

    针对现有技术的缺陷,该发明提出了一种基于阶梯型多尺度卷积神经网络的非均匀噪声去除方法。其核心技术是在传统全卷积神经网络模型基础上,摒弃池化、反卷积层,引用混合空洞卷积,在保证图像细节信息的前提下降低网络计算量;设计阶梯型串、并行深度网络结构,提高针对多尺度、非周期复杂噪声的识别、降噪能力;以均方误差为目标函数,通过自适应梯度优化,实现图像像素级别的噪声识别和去除。

    该发明专利具有很好的应用前景,能有效提高海洋遥感、水下摄影等影像资料质量,更好地支撑了海岸开发、海洋渔业、海洋环境监测、海底资源调查等方面应用。专利授权也标志着青岛海洋所在影像处理方面取得新成就并建立优势,为促进科技成果转化取得更大实效添砖加瓦。

     

    青岛海洋地质研究所获得1项影像处理领域国家发明专利...

    近日,国土资源部科技创新团队——地质调查主流程信息化团队负责人李超岭研究员受邀在“第十届云计算中国峰会暨混合云世界论坛(CCCC2018)”上作“地质调查智能空间(AiSpace for GS)工作模式(人工智能+大数据+云计算)关键技术研究与应用”学术报告。报告重点分析了传统行业如传统地质调查如何在云计算大数据背景下,推进从行业数据化到数据行业化再到数据智能化的变革,提出了相关的理念及相关关键技术,受到与会代表的关注。

    地质调查主流程信息化团队通过近几年的技术积累和深化研究,在阿尔金成矿带地质云、二连东乌旗智能填图示范等研究应用基础上,逐步完善了地质调查智能空间的基本内涵、架构与核心技术体系。特别针对传统行业如何能让真正的云计算和大数据落地,开启从数字革命到智能革命,从单一的数据制造模式到多方位的数据创造的变革,提出、研究和开发了地质调查智能空间AiSpace体系及平台,即构建一个嵌入了计算、数据知识、信息设备和多模态的传感装置的地质调查工作空间,一个赋能地质调查人工智能+大数据+云计算的工作模式。为此在基于云计算+大数据+人工智能算法为核心的智能空间平台,重点开展了数据+大计算为基础的数据资源池、计算资源池、网络资源池及知识库的建设研究和应用示范,在打造从人脑+电脑到电脑+人脑的过程基础知识库描述框架构建,在定量、非结构化地质数据挖掘传统机器学习算法,在地质填图地质对象识别与分类的深度学习等内容落地应用并取得了实际应用进展。

    在知识库构建方面,开展了地质分词库(非结构化数据可计算)、地质报告目录树知识库(内容分类)、岩石分类和命名知识库(深度学习约束)、三维建模地质对象描述知识框架(模型样本)、地质填图单位描述知识库框架(模型样本)、岩性样本描述框架(标签)的构建。在地质填图地质对象识别与分类的深度学习研究方面,以ILSVRC20145 ResNet 152冠军算法为基础,同时加入了多分支模型、多HOT编码技术及岩石分类和命名知识库、野外岩性宏观与微观的结合等内容为一体的建模技术,在数字地质调查系统建立了野外填图岩石分类与识别模型。目前,可对4级214种地质填图岩石单位的岩性识别分类,其正确率分别达到96.99%、95.29%、93.28%、91.35%,完全可以满足野外应用。同时基于全卷积神经网络FCN开展了地质体识别与分类研究,从阶段性成果可预见,人工智能深度学习将会开创地质填图新模式。目前,以人工智能为标志,云计算为基础的面向地质调查的智能工作空间已逐步形成和完善,相信人工智能第三波浪潮将重造地质调查流程。

    自2009年首届云计算中国峰会召开,云计算在中国开启了快速增长的十年黄金发展期。2018年第十届云计算中国峰会暨混合云论坛将开启下一个黄金十年,新的时代,新的十年。云计算产业面临分水岭,云计算市场步入深水期,云计算业界需要新思维、新动作、新气象。在此背景下,聚焦用户,关注需求将变得格外重要。只有坚持用户第一,需求导向,深度应用,云计算产业才能适应多变的市场环境,并加速自身产业升级。本届会议,来自国内外各行业的信息技术主管与业务主管及知名云计算厂商面对面深度沟通,分享云计算技术创新与深度应用实践,共同推进中国云计算产业进程,开启中国云计算市场发展的下一个黄金十年。

    地质调查智能空间AiSpace登上第十届云计算中国峰会暨...