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龙图腾网获悉中法渤海地质服务有限公司;中海石油(中国)有限公司海南分公司申请的专利基于深度学习的荧光自动录井系统及其检测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：CN116051952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211314272.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的荧光自动录井系统及其检测方法是由陈现军;郭书生;白林坤;赵训杰;董振国设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的荧光自动录井系统及其检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的荧光自动录井系统及其检测方法，系统由工业相机、紫光灯管、移动终端、云端服务器组成，所述工业相机用于拍摄岩屑样本图像，所述灯管用于照射岩屑样本，所述移动终端用于控制工业相机、紫光灯管以及发送与接收图像数据，所述云端服务器用于实现岩屑样本图像处理与分析。其效果是：一方面通过深度学习图像处理的语义分割技术，检测岩屑荧光颜色和亮度，进行荧光定量分析；另一方面将深度学习算法部署在云端服务器，方便荧光录井人员可以随时通过移动设备进行荧光录井工作，保证算法分析效率及精度，提高工作效率。

本发明授权基于深度学习的荧光自动录井系统及其检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的荧光自动录井系统，其特征在于：由相机模组、紫光灯管、移动终端、云端服务器组成，所述相机模组用于拍摄岩屑样本图像，所述紫光灯管用于照射岩屑样本，所述移动终端用于控制相机模组、紫光灯管以及发送与接收图像数据，所述云端服务器用于实现岩屑样本图像处理与分析； 所述云端服务器，内置有基于深度学习的荧光检测算法，通过处理与分析图片，进行荧光检测； 其中，所述基于深度学习的荧光检测算法采用Deeplabv3算法：在原Deeplabv3网络结构中，采用Resnet作为主干特征提取网络，并加入高效通道注意力模块、注意力类别特征模块； 所述高效通道注意力模块为：首先在有效特征层A上使用全局平均池化操作获取特征向量A1，再对特征向量A1使用k大小的一维卷积核进行卷积，并经过Sigmoid激活函数得到最终的特征向量A2，最后将有效特征层A与特征向量A2对应位置元素进行乘积，得到最终的有效特征层B；其中k通过通道维度c的映射自适应地确定，用公式表示为： 其中，γ＝2，b＝1； 所述注意力类别特征模块具体为，在加入了高效通道注意力模块的主干特征提取网络，完成特征提取后的有效特征层M上，计算属于类别i的像素的平均概率再将计算结果与属于该类别的所有像素概率值相乘获得特征层并把特征层连接到有效特征层M中，最后通过ASPP结构进行加强特征提取得到最终有效特征； 最终对神经网络的输出结果进行整理，通过公式1计算出荧光占比，反映出该岩屑样本的荧光量： 其中，Nw×h是图像的像素点总数，Nf是产生明显荧光的岩屑样本的像素点总数，Nb是非岩屑样本的像素点总数；其中，将图像像素点数据分成三类，分别为非岩屑样本的背景、未产生明显荧光的岩屑样本、产生明显荧光的岩屑样本。

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