一种地震采集接收装置埋置质量人工智能自动检测方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种地震采集接收装置埋置质量人工智能自动检测方法，包括以下步骤：S1、拍摄地震采集接收装置的野外图像，并筛选出清晰的图像；S2、使用labelimg标注工具对清晰的图像进行特征标注，将图像分类为合格和不合格，并保存为xml标签文件；S3、搭建YOLOv3神经网络，设置网络参数，进行迭代训练，输出每一轮训练后的模型，按照预测准确率的评价指标选择最优预测模型；S4、利用最优预测模型对待预测的地震采集接收装置的图像进行分类预测。本发明专利技术能够快速有效地进行施工质量检查，对提高质量控制的有效性、时效性，降低质控成本、提高施工效率、帮助质检人员实现仪器安装质量的快速评估，保证地震资料的采集质量。保证地震资料的采集质量。保证地震资料的采集质量。

【技术实现步骤摘要】
一种地震采集接收装置埋置质量人工智能自动检测方法


[0001]本专利技术属于地球物理
，特别涉及一种地震采集接收装置埋置质量人工智能自动检测方法。

技术介绍

[0002]地震信号的采集是地震勘探过程中最重要的环节之一，只有在“测量点位保证准确、激发因素一致、接收环节保持一致、仪器录制因素保持不变”的条件下，接收到的地震反射信息才能客观真实地反映地下介质的情况。目前，采用小点距、小组合基距、小偏移距、小药量和较高叠加次数的“四小一高”及其它“高密度”、“两宽一高”(宽频、宽方位、高密度)等地震采集方法，需要利用大量的检波器、节点仪等接收装置采集高品质的地震数据，对接收环节的质量保障提出了更高的要求。为此，现场施工人员需要完成接收装置的野外安装并进行拍照记录，质检人员后续根据照片对接收装置安装质量进行评估，判断拍摄照是否清晰、仪器安装是否正确、周围植被及杂物是否清除、埋置深度是否合适等问题。然而，由于“两宽一高”地震采集技术、特别是山地高精度地震采集技术的大面积推广应用，炮道密度密度越来越高，接收点间距越来越小、接收装置越来越多、万道以上接收本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地震采集接收装置埋置质量人工智能自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、拍摄地震采集接收装置的野外图像，并利用拉普拉斯方差算法计算图像的方差，根据方差确定阈值大小，筛选出清晰的图像；S2、使用labelimg标注工具对清晰的图像进行特征标注，将图像分类为合格和不合格，并保存为xml标签文件；S3、搭建YOLOv3神经网络，设置网络参数，进行迭代训练，输出每一轮训练后的模型，按照预测准确率的评价指标选择最优预测模型；S4、利用最优预测模型对待预测的地震采集接收装置的图像进行分类预测。2.根据权利要求1所述的一种地震采集接收装置埋置质量人工智能自动检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体实现方法为：S11、拍摄地震采集接收装置的野外图像，输入电脑中；S12、将图像的灰度值P与拉普拉斯算子H做卷积运算：S12、将图像的灰度值P与拉普拉斯算子H做卷积运算：式中，H为拉普拉斯算子，为二阶微分算子；f(x,y)为数字图像，x、y为变量；P为图像灰度矩阵，*为卷积运算；S13、取图像灰度值与拉普拉斯矩阵卷积后的矩阵计算方差s2：式中，为矩阵中第i行第i列元素的值，为矩阵的均值，n为矩阵行数和列数；S14、依次计算所有图像的方差，从清晰的图片中选择最小方差作为阈值，然后将方差大于阈值的图像加入训练集。3.根据权利要求1所述的一种地震采集接收装置埋置质量人工智能自动检测方法，其特征在于，所述步骤S2具体实现方法为：依次打开训练集中的图像，标注目标区域，围绕检波器和节点仪的中心，人工用鼠标绘制矩形区域，使绘制的矩形区域能够恰好包络住检波器和节点仪；然后根据仪器要有超过一半的体积被埋入地下、四周干净整洁、未被植被及杂物遮挡的标准，将满足上述标准的图像标记为合格，否则标记为不合格，将图像标记保存为xml标签文件，形成训练集。4.根据权利要求2所述的一种地震采集接收装置埋置质量人工智能自动检测方法，其特征在于，所述步骤S3具体实现方法为：S31、采集仪器数据集：合格图像中人工绘制的矩形区域为Right框；不合格图像中人工绘制的矩形区域为Wrong框；分别采集Right框和Wrong框的数据x，y，w，h，C；其中，(x，y)为框的中心点的坐标，(w，h)为框的高和宽，C为图像类别；
S32、使用K
‑
means聚类法对Right框和Wrong框的宽和高进行聚类分析；然后计算出9个锚点，尺寸为(10
×
13)、(16
×
30)、(33

【专利技术属性】
技术研发人员：徐天吉，李思源，郭济，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：