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O’REILLY + INTEL AI

English中文
PUT AI TO WORK
June 18-21, 2019
Beijing, CN

基于目标检测的智能化成矿异常信息提取

此演讲使用中文 (This will be presented in Chinese)

李苍柏 (中国地质科学院矿产资源研究所)
16:2017:00 Friday, June 21, 2019
实施人工智能 (Implementing AI)
Location: 多功能厅5A+B(Function Room 5A+B)

必要预备知识 (Prerequisite Knowledge)

如果懂成矿预测或者机器学习相关的知识,那便是再好不过的了,如果不懂,也没关系,这是一个科普性的演讲。

您将学到什么 (What you'll learn)

如何构建卷积神经网络并应用,以及如何实现目标检测的相关算法。

描述 (Description)

矿床所在的位置在往往伴随着地质、地球物理、地球化学、遥感异常,因此,这些异常所在的位置也往往伴随着矿床的存在。基于此,中国地质科学院矿产资源研究所肖克炎提出了综合异常找矿理论,并依据此理论研发了MRAS软件。
其做法是搜集目标区域的地质学数据、地球物理数据、地球化学数据以及遥感数据,首先将数据栅格化并插值,再利用其专业相关算法找出异常所在位置,最后使用证据权方法或找矿信息法进行异常信息整合,从而圈定成矿靶区。
但这样的方法有一个很大的缺点,在处理栅格数据时,并未考虑相邻间栅格与栅格在空间中存在着一定的联系。因此,将卷积神经网络的方法引入到本实验中是一个很好的尝试。事实上,由于卷积神经网络方法在图像识别中的成功,可以很好的考虑到像素与像素之间的关系,从而得到目标的局部特征。但单纯的使用卷积神经网络算法,不能确定异常所在的方位,因此,需要将目标检测的算法引入到实验中,确定成矿异常所在区域。

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李苍柏

中国地质科学院矿产资源研究所

中国地质大学北京与中国地质科学院联培在读研究生,研究课题是深度学习在地质学上的相关应用!

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