一种深海矿产异常区识别的方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种深海矿产异常区识别的方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取预分类图像和与所述预分类图像相对应的地球化学数据，其中，所述预分类图像是对异常区进行初步识别得到的，所述地球化学数据是对目标海域的深海矿产进行探测得到的；将所述预分类图像和所述地球化学数据输入到目标异常区识别模型中进行再识别，获得目标异常区划分结果，以完成对所述目标海域的进一步探测。通过本申请的一些实施例能够综合考虑目标海域矿产的地球化学数据特征，进而通过目标异常区识别模型识别更精确的深海矿产异常区，进而提升了探测效率。了探测效率。了探测效率。

A method, device, equipment and medium for identifying deep-sea mineral abnormal areas

【技术实现步骤摘要】
一种深海矿产异常区识别的方法、装置、设备及介质


[0001]本申请实施例涉及深海探测领域，具体涉及一种深海矿产异常区识别的方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着陆地上新发现的浅表矿越来越少，矿产探测走向深海已经成为趋势。深海矿产具有埋深大，矿化信息弱等特点，并且由于海上作业的不可预见性，导致深海矿产勘探的难度加大。
[0003]相关技术中，运用传统统计学算法对深海矿产的地球化学数据进行计算，获得目标海域的异常区。但是，由于传统统计学算法不能考虑到矿产地球化学数据的内在特征，所以圈定的异常区具有很大的不确定性。
[0004]因此，如何准确识别深海矿产异常区成为需要解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种深海矿产异常区识别的方法、装置、设备及介质，通过本申请的一些实施例至少能够综合考虑目标海域矿产的地球化学数据特征，进而通过目标异常区识别模型识别更精确的深海矿产异常区，进而提升了探测效率。
[0006]第一方面，本申请提供了一种深海矿产异常区识别的方法，所述方法包括：获取预分类图像和与所述预分类图像相对应的地球化学数据，其中，所述预分类图像是对异常区进行初步识别得到的，所述地球化学数据是对目标海域的深海矿产进行探测得到的；将所述预分类图像和所述地球化学数据输入到目标异常区识别模型中进行再识别，获得目标异常区划分结果，以完成对所述目标海域的进一步探测。
[0007]因此，与相关技术中直接使用多重分形圈定异常区的方法，本申请将预分类图像输入到目标异常区识别模型中进行进一步的识别，能够圈定更加精确的异常区，从而能够进一步提高探测目标海域的效率。
[0008]结合第一方面，在本申请的一种实施方式中，所述预分类图像包括正常区和所述异常区，所述正常区的所述地球化学数据中各化学元素的含量值均在设定阈值范围内，所述异常区中至少部分化学元素的含量值不在所述设定阈值范围内；在所述将所述预分类图像和所述地球化学数据输入到目标异常区识别模型中进行再识别，获得目标异常区划分结果之前，所述方法还包括：获取预分类样本图像；至少将预分类样本图像和与所述预分类样本图像对应的地球化学数据输入到待训练的异常区识别模型进行训练，获得所述目标异常区识别模型；其中，所述预分类样本图像中标签标记的异常区属于所述预分类图像中异常区的子区域。
[0009]因此，本申请实施例通过对待训练的异常区识别模型进行训练，能够得到具备识别更精细的异常区的目标异常区识别模型，进而能够实现对目标区域深海矿产的进一步探测。
[0010]结合第一方面，在本申请的一种实施方式中，在所述获取预分类样本图像之前，所述方法还包括：将所述预分类图像划分为M个区域，其中，M为大于1的整数；确认所述M个区域中包括N个异常区，其中，N为大于或等于1的整数，所述N小于等于所述M；根据各异常区域包括的任意化学元素的含量将所述N个异常区域中各异常区域分别标记为富集区域或贫乏区域，获得所述预分类样本图像，其中，所述富集区域的化学元素的含量大于第一阈值，所述贫乏区域的化学元素的含量小于第二阈值，所述第二阈值小于所述第一阈值。
[0011]因此，本申请实施例通过对预分类图像中的异常区划分更精细的异常区域，获得预分类样本图像，能够使待训练的异常区识别模型学习到更精确的异常区特征。
[0012]结合第一方面，在本申请的一种实施方式中，在所述获取预分类图像和与所述预分类图像相对应的地球化学数据之前，所述方法还包括：获取原始矿产数据，其中，所述原始矿产数据为所述目标海域的深海矿产所对应的地球化学数据；根据所述原始矿产数据中的各化学元素的属性，将所述原始矿产数据划分为多组，得到目标分类结果，其中，一组中包括至少一个化学元素；根据所述目标分类结果，对所述原始矿产数据对应的所述正常区和所述异常区进行初步识别，获得所述预分类图像。
[0013]因此，本申请实施例通过各化学元素之间的属性和相关关系对正常区和异常区进行初步识别，获得预分类图像，能够为后续使用神经网络进行再识别提供价值较高的数据，从而能够获得准确的目标异常区划分结果。
[0014]结合第一方面，在本申请的一种实施方式中，所述根据所述原始矿产数据中的各化学元素的属性，将所述原始矿产数据划分为多组，得到目标分类结果，包括：通过多重分形算法将所述原始矿产数据划分为多组，得到第一分类结果；对所述原始矿产数据进行主成分分析，将所述原始矿产数据划分为多组，得到第二分类结果；对所述原始矿产数据进行聚类分析，将所述原始矿产数据划分为多组，获得第三分类结果；确认所述第一分类结果、所述第二分类结果和所述第三分类结果均相同，得到所述目标分类结果。
[0015]因此，本申请实施例通过多种方法对原始矿产数据进行分组，能够对多个结果进行相互验证，从而提高分类的准确性。
[0016]结合第一方面，在本申请的一种实施方式中，所述通过多重分形算法将所述原始矿产数据划分为多组，得到第一分类结果，包括：计算与所述各化学元素对应的多重分形谱曲线；根据所述多重分形谱曲线将所述原始矿产数据划分为多组，获得所述第一分类结果。
[0017]因此，本申请实施例计算各化学元素对应的多重分形谱曲线，能够有效的反映各化学元素的内在空间结构，进而能够提升分类的准确性。
[0018]第二方面，本申请提供了一种深海矿产异常区识别的系统，所述系统包括：地球化学数据采集设备，用于对目标海域的深海矿产进行探测，获得所述目标海域的原始矿产数据；服务端，被配置为根据原始矿产数据执行如第一方面任意实施例所述的方法获得目标异常区划分结果；深海勘探设备，用于根据所述目标异常区划分结果对所述目标海域进行进一步的探测。
[0019]第三方面，本申请提供了一种深海矿产异常区识别的装置，所述装置包括：获取模块，被配置为获取预分类图像和与所述预分类图像相对应的地球化学数据，其中，所述预分类图像是对异常区进行初步识别得到的，所述地球化学数据是对目标海域的深海矿产进行探测得到的；识别模块，被配置为将所述预分类图像和所述地球化学数据输入到目标异常
区识别模型中进行再识别，获得目标异常区划分结果，以完成对所述目标海域的进一步探测。
[0020]结合第三方面，在本申请的一种实施方式中，所述预分类图像包括正常区和所述异常区，所述正常区的所述地球化学数据中各化学元素的含量值均在设定阈值范围内，所述异常区中至少部分化学元素的含量值不在所述设定阈值范围内；识别模块被配置为：获取预分类样本图像；至少将预分类样本图像和与所述预分类样本图像对应的地球化学数据输入到待训练的异常区识别模型进行训练，获得所述目标异常区识别模型；其中，所述预分类样本图像中标签标记的异常区属于所述预分类图像中异常区的子区域。
[0021]结合第三方面，在本申请的一种实施方式中，识别模块被配置为：将所述预分类图像划分为M个区域，其中，M为大于1的整数；确认所述M个区域中包括N个异常区，其中，N为大于或等于1的整数，所述N小于等于所述M；根据各本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深海矿产异常区识别的方法，其特征在于，所述方法包括：获取预分类图像和与所述预分类图像相对应的地球化学数据，其中，所述预分类图像是对异常区进行初步识别得到的，所述地球化学数据是对目标海域的深海矿产进行探测得到的；将所述预分类图像和所述地球化学数据输入到目标异常区识别模型中进行再识别，获得目标异常区划分结果，以完成对所述目标海域的进一步探测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预分类图像包括正常区和所述异常区，所述正常区的所述地球化学数据中各化学元素的含量值均在设定阈值范围内，所述异常区中至少部分化学元素的含量值不在所述设定阈值范围内；在所述将所述预分类图像和所述地球化学数据输入到目标异常区识别模型中进行再识别，获得目标异常区划分结果之前，所述方法还包括：获取预分类样本图像；至少将预分类样本图像和与所述预分类样本图像对应的地球化学数据输入到待训练的异常区识别模型进行训练，获得所述目标异常区识别模型；其中，所述预分类样本图像中标签标记的异常区属于所述预分类图像中异常区的子区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取预分类样本图像之前，所述方法还包括：将所述预分类图像划分为M个区域，其中，M为大于1的整数；确认所述M个区域中包括N个异常区，其中，N为大于或等于1的整数，所述N小于等于所述M；根据各异常区域包括的任意化学元素的含量将所述N个异常区域中各异常区域分别标记为富集区域或贫乏区域，获得所述预分类样本图像，其中，所述富集区域的化学元素的含量大于第一阈值，所述贫乏区域的化学元素的含量小于第二阈值，所述第二阈值小于所述第一阈值。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取预分类图像和与所述预分类图像相对应的地球化学数据之前，所述方法还包括：获取原始矿产数据，其中，所述原始矿产数据为所述目标海域的深海矿产所对应的地球化学数据；根据所述原始矿产数据中的各化学元素的属性，将所述原始矿产数据划分为多组，得到目标分类结果，其中，一组中包括至少一个化学元素；根据所述目标分类结果，对所述原始矿产数据对应的正常区和所述异常区进行初步识别，获得所述预分类图像。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：张焱，何高文，梁金强，王汾连，杨永，刘永刚，任江波，陆敬安，匡增桂，康冬菊，林霖，
申请(专利权)人：南方海洋科学与工程广东省实验室广州，
类型：发明
国别省市：