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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于断层预测深度学习的图像数据集标注分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119169018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411273571.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于断层预测深度学习的图像数据集标注分割方法是由邹冠贵;曹益玮;许献磊;韩成阳设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于断层预测深度学习的图像数据集标注分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于断层预测深度学习的图像数据集标注分割方法，属一种煤岩断层预测方法，其包括获取待测工区内的原始三维地震数据，对原始三维地震数据进行降维处理，按照Inline的方向对所述原始二维矩阵进行切割等步骤，通过数据降维，将三维地震数据压缩为二维平面数据，再通过沿Inline方向切割，将三维地震数据具现化为每个Inline方向上的Time和CDP的剖面二维图像数据。跳过了传统三维地震数据处理上停留在对数据的计算，实现了直接对图像特征的具现化，并且保留了边缘部分的图像特征，在不丢失边缘信息的同时，缩减计算量，缩减计算时间，提高整体网络的运行效率。

本发明授权基于断层预测深度学习的图像数据集标注分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于断层预测深度学习的图像数据集标注分割方法，其特征在于所述的方法包括如下步骤： 获取待测工区内的原始三维地震数据，所述原始三维地震数据中记录了待测工区内以Inline、CDP、Time为三维的各点振幅信息； 对所述原始三维地震数据进行降维处理，通过下式得到原始二维矩阵Mtow-dim； Mtow-dim＝Time×Inline×CDP 按照Inline的方向对所述原始二维矩阵Mtow-dim进行切割，得到多个切割二维矩阵MInline； 对每个所述切割二维矩阵MInline再次进行切割，从而生成当前图窗的多个二维小图窗Mpatch；每个所述二维小图窗Mpatch均记录了Time、Inline、CDP信息； 通过每个二维小图窗Mpatch记录的Inline、CDP、Time信息，在待测工区已披露信息中，搜寻对应的Inline、CDP、Time信息，并判断当前二维小图窗Mpatch是否为所需数据；如判断结果为是，则对当前二维小图窗Mpatch加入counter参数，作为索引，放入一个新建三维矩阵中；反之则继续判断当前切割二维矩阵MInline中的下一个二维小图窗Mpatch； 根据所述counter参数，同时建立断层和非断层标签矩阵，且数据集矩阵和标签矩阵之间依据counter参数建立联系，完成当前切割二维矩阵MInline的切割和数据集、标签制作； 当全部切割二维矩阵MInline均完成切割和数据集、标签制作后，即得到根据待测工区已揭露信息获取的三维断层数据集、断层标签、三维非断层数据集、非断层标签。

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