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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利裂缝识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质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：CN116468964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310308014.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权裂缝识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质是由戴顺;冯程;冯梓岩;钟云滔;赵磊;陈俊凯;宗翔华设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本裂缝识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本实施例提供一种裂缝识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，可以利用符合地层裂缝特征的随机余弦函数生成模型的输入数据集，实现小样本情况下的样本扩充，简化了数据采集工作，并且可以自动对样本图像中的裂缝进行标注，节省了人力和时间成本，同时采用ClusterNMS代替yolov5s原模型的NMS进行冗余框删除操作，并增加权重以及中心点距离惩罚项完成非极大值抑制，使模型能够更快更精确原则最优框，从而提升目标检测效果，对裂缝型储层探勘具有重要意义。

本发明授权裂缝识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种裂缝识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 通过模拟地层裂缝的随机余弦函数，生成多个样本图像，并对各样本图像进行图像增强，将生成的样本图像和增强后得到的样本图像添加到样本图像集； 将所述样本图像集中的任一样本图像输入裂缝识别模型，得到所述样本图像对应的多个预测框以及各个预测框的置信度；其中，所述裂缝识别模型基于yolov5网络模型实现，所述预测框用于指示所述样本图像中裂缝所在的位置； 根据所述多个预测框对应的置信度、两两预测框的重叠区域的面积以及各预测框的中心点，从所述多个预测框中确定最终的预测框； 根据所述最终的预测框计算损失值，并根据损失值调整所述裂缝识别模型的参数； 通过模拟地层裂缝的随机余弦函数，生成多个样本图像，并对各样本图像进行图像增强，将生成的样本图像和增强后得到的样本图像添加到样本图像集，包括： 根据所述模拟地层裂缝的随机余弦函数，得到对应的余弦曲线； 对所述余弦曲线进行多次调整操作，得到对应的多个样本图像；其中，所述调整操作包括下述至少一项：加入随机噪声、平移、调整粗细、调整倾角、调整曲线在图像中的位置；每次调整操作的调整量不同； 对所述各样本图像进行图像增强，得到图像增强后的多个样本图像； 将生成的样本图像和增强后的得到的样本图像添加到所述样本图像集中。

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