RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Интеллектуальные системы. Теория и приложения // Архив

Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 2022, том 26, выпуск 1, страницы 255–260 (Mi ista366)

Часть 5. Искусственные нейронные сети и машинный интеллект

Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов с использованием глубокого обучения

А. В. Хвостиковa, А. С. Крыловa, Д. М. Коршуновb, М. А. Богуславскийb

a ф-т ВМК, МГУ
b геологический ф-т МГУ

Аннотация: Автоматическая идентификация минералов на изображениях аншлифов очень востребована в исследовательской геологии, поскольку позволяет значительно сократить время, затрачиваемое специалистом на изучение руд, и автоматически получать качественную статистику распределения минералов различных месторождений. В этой работе мы предлагаем алгоритм глубокого обучения для автоматической идентификации минералов на изображениях полированных аншлифов и представляем набор данных LumenStone, который объединяет изображения аншлифов различных минеральных ассоциаций и содержит маски семантической сегментации пиксельного уровня.

Ключевые слова: сегментация изображений, глубокое обучение, геология, идентификация минералов, аншлифы, руда.



© МИАН, 2024