野外地质露头图像构造识别方法及系统

技术领域

本发明涉及图像识别和地质构造技术领域，尤其涉及一种野外地质露头图像构造识别方法及系统。

背景技术

构造识别对于研究地壳运动规律和地球演化情况具有重要意义。通过对地质构造客观规律的认识，可以解决生产生活中的工程地质、水文地质、矿产勘查开发和气态天然灾害的减灾和防止等方面的问题。

现有技术中，基于图像数据的地质构造识别主要有依赖人工解译方式的传统识别方法和基于深度学习的构造识别方法。其中，依赖人工解译方式的传统识别方法主要是使用主成分分析、线性变换、边缘检测和差值与比值计算等算法对图像数据进行处理，突出构造特征的边界和区域，然后通过人工的方式进行解译。基于深度学习的构造识别方法主要是使用不同的卷积网络对图像中的构造进行分类。

传统构造识别方法虽然在图像的处理上有很好的表现，但是特征的分类与识别都需要采取人工解译的方式。当图像数据增加，人工解译的方式不仅会耗费大量的人力资源，极大地影响工作效率，而且对工作人员的专业需求极高，同时不同人之间的主观意识最终也会极大的影响最终的解译结果。基于深度学习的构造识别方法实现了对不同地质构造的分类，但是没有实现对构造区域的像素级分割，导致无法准确识别出图像中的构造。

发明内容

本发明提供一种野外地质露头图像构造识别方法及系统，用以解决现有技术中存在的缺陷。

本发明提供一种野外地质露头图像构造识别方法，包括：

获取待识别野外地质露头图像；

将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域；

其中，所述深度学习构造识别模型基于多任务神经网络模型构建，所述深度学习构造识别模型基于携带有地质构造类别标签以及地质构造区域标签的野外地质露头图像样本训练得到。

根据本发明提供的一种野外地质露头图像构造识别方法，所述将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域，具体包括：

将所述待识别野外地质露头图像输入至所述深度学习构造识别模型的主干网络单元，得到由所述主干网络单元输出的所述待识别野外地质露头图像的多尺度特征图；

将所述多尺度特征图输入至所述深度学习构造识别模型的区域生成网络单元，得到由所述区域生成网络单元输出的所述多尺度特征图中的候选区域；

将所述候选区域输入至所述深度学习构造识别模型的区域池化单元，得到由所述区域池化单元输出的池化结果；

将所述池化结果输入至所述深度学习构造识别模型的全卷积神经网络单元，得到由所述全卷积神经网络单元输出的所述地质构造类别、所述地质构造边界框以及所述地质构造区域。

根据本发明提供的一种野外地质露头图像构造识别方法，所述深度学习构造识别模型具体通过如下方式训练得到：

将所述野外地质露头图像样本输入至待训练深度学习构造识别模型，确定所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造类别样本时的分类损失函数值、所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造边界框样本的边界框定位损失函数值以及所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造区域样本的掩膜损失函数值；

基于所述分类损失函数值、所述边界框定位损失函数值以及所述掩膜损失函数值，确定所述待训练深度学习构造识别模型的总损失函数值；

基于所述总损失函数值，对所述待训练深度学习构造识别模型的模型参数进行优化，得到所述深度学习构造识别模型。

根据本发明提供的一种野外地质露头图像构造识别方法，所述深度学习构造识别模型在训练过程中采用的分类损失函数基于所述地质构造类别样本对应的概率的对数确定，采用的边界框定位损失函数基于所述地质构造类别样本对应的预测参数与真实平移缩放参数之差确定，采用的掩膜损失函数基于对所述野外地质露头图像样本中每个像素进行激活后，感兴趣区域内的像素的交叉熵均值确定。

根据本发明提供的一种野外地质露头图像构造识别方法，所述野外地质露头图像样本基于如下方法确定：

获取具有地质构造特征的野外地质露头图像；

将所述野外地质露头图像进行图像归一化处理，并基于图像增广方法，对所述图像归一化处理的结果进行扩展，得到初始野外地质露头图像样本；

对所述初始野外地质露头图像样本进行边缘检测，并根据所述边缘检测的结果对所述初始野外地质露头图像样本进行标签标注，得到所述野外地质露头图像样本。

根据本发明提供的一种野外地质露头图像构造识别方法，所述野外地质露头图像为彩色图像；

相应的，将所述野外地质露头图像进行图像归一化处理，具体包括：

将所述野外地质露头图像对应的色彩模型、图像格式以及图像大小进行统一，得到所述图像归一化处理的结果。

根据本发明提供的一种野外地质露头图像构造识别方法，所述基于图像增广方法，对所述图像归一化处理的结果进行扩展，得到初始野外地质露头图像样本，具体包括：

将所述图像归一化处理的结果进行旋转处理、灰度化处理以及高斯模糊处理中的至少一种处理，得到所述初始野外地质露头图像样本。

本发明还提供一种野外地质露头图像构造识别系统，包括：

获取模块，用于获取待识别野外地质露头图像；

识别模块，用于将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域；

其中，所述深度学习构造识别模型基于多任务神经网络模型构建，所述深度学习构造识别模型基于携带有地质构造类别标签以及地质构造区域标签的野外地质露头图像样本训练得到。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述野外地质露头图像构造识别方法的步骤。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述野外地质露头图像构造识别方法的步骤。

本发明提供的野外地质露头图像构造识别方法及系统，采用了深度学习构造识别模型，不需要人工操作，可以减少人力资源的消耗，极大地提高识别效率，而且可以避免因人工操作带来的误差，提高识别的准确性。另外，通过深度学习构造识别模型，可以同时确定出待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域，不仅可以确定地质构造的类别以及位置，还可以实现像素级分割，进一步提高了地质构造的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的野外地质露头图像构造识别方法的流程示意图；

图2是本发明提供的深度学习构造识别模型的结构示意图；

图3是本发明提供的确定野外地质露头图像样本的流程示意图；

图4是本发明提供的野外地质露头图像构造识别系统的结构示意图；

图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例中提供的一种野外地质露头图像构造识别方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

S1，获取待识别野外地质露头图像；

S2，将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域；

其中，所述深度学习构造识别模型基于多任务神经网络模型构建，所述深度学习构造识别模型基于携带有地质构造类别标签以及地质构造区域标签的野外地质露头图像样本训练得到。

具体地，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别方法，其执行主体为服务器，该服务器可以是本地服务器，也可以是云端服务器，本地服务器具体可以是计算机、平板电脑以及智能手机等，本发明实施例中对此不作具体限定。

首先执行步骤S1，获取待识别野外地质露头图像。待识别野外地质露头图像是指需要确定其中是否存在地质构造以及地质构造类别、边界框以及区域等信息的图像。

然后执行S2，将待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，通过深度学习构造识别模型确定待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域。其中，地质构造类别可以包括断层、褶皱、石香肠以及节理等。地质构造边界框可以通过矩形框或者轮廓线的形式表示。地质构造区域可以通过覆盖在待识别野外地质露头图像之上的掩膜表示。

本发明实施例中采用的深度学习构造识别模型(简称为PMR模型)可以通过多任务神经网络模型构建，多任务神经网络模型可以是Mask R-CNN模型。通过深度学习构造识别模型，可以同时实现对地质构造的有无进行检测以及对地质构造的位置和类别进行识别，可以实现对地质构造区域的像素级分割，进而可以准确识别出待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域。

深度学习构造识别模型可以通过携带有地质构造类别标签以及地质构造区域标签的野外地质露头图像样本训练得到。即在野外地质露头图像样本上可以标注有地质构造类别标签以及地质构造区域标签。野外地质露头图像样本可以通过文献调研、网络爬虫等方式获取并进行预处理操作得到。野外地质露头图像样本可以是彩色图像，也可以是单通道灰度图像，本发明实施例中对此不作具体限定。

本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别方法，采用了深度学习构造识别模型，不需要人工操作，可以减少人力资源的消耗，极大地提高识别效率，而且可以避免因人工操作带来的误差，提高识别的准确性。另外，通过深度学习构造识别模型，可以同时确定出待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域，不仅可以确定地质构造的类别以及位置，还可以实现像素级分割，进一步提高了地质构造的准确性。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别方法，所述将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域，具体包括：

将所述待识别野外地质露头图像输入至所述深度学习构造识别模型的主干网络单元，得到由所述主干网络单元输出的所述待识别野外地质露头图像的多尺度特征图；

将所述多尺度特征图输入至所述深度学习构造识别模型的区域生成网络单元，得到由所述区域生成网络单元输出的所述多尺度特征图中的候选区域；

将所述候选区域输入至所述深度学习构造识别模型的区域池化单元，得到由所述区域池化单元输出的池化结果；

将所述池化结果输入至所述深度学习构造识别模型的全卷积神经网络单元，得到由所述全卷积神经网络单元输出的所述地质构造类别、所述地质构造边界框以及所述地质构造区域。

具体地，如图2所示，本发明实施例中，深度学习构造识别模型可以包括主干网络单元1、区域生成网络单元2、区域池化单元3以及全卷积神经网络单元4，通过主干网络单元1可以得到待识别野外地质露头图像的多尺度特征图，通过区域生成网络单元2可以得到多尺度特征图中的候选区域，通过区域池化单元3可以得到对候选区域的池化结果，通过全卷积神经网络单元4可以得到地质构造类别、所述地质构造边界框以及所述地质构造区域。

主干网络单元1可以通过ResNet101作为特征提取的主要网络，并结合特征金字塔进行多尺度信息的提取，进而得到多尺度特征图。

区域生成网络2与主干网络单元1连接，可以包括三个卷积层(conv)，分别为1个3×3卷积层(conv)和2个1×1卷积层(conv)。其中一个1×1卷积层(conv)通过softmax得到多个候选区域，另一个1×1卷积层(conv)通过bbox reg得到多个候选区域(Proposals)。

区域池化单元3与区域生成网络2连接，既可以是RoI Pooling，也可以是RoIAlign，以实现精确池化。作为优选方案，本发明实施例中还可以采用PrRoI Pooling(Precise RoI Pooling)，通过对候选区域进行二重积分最后取均值的方式进行池化。

全卷积神经网络单元4可以包括头部、头部连接的ResNet101结合特征金字塔以及3个全连接层，头部以及其中1个全连接层分别与区域池化单元3连接，另2个全连接层均与前1个全连接层连接。另2个全连接层分别通过bbox reg得到地质构造边界框和通过softmax得到地质构造类别。通过ResNet101结合特征金字塔可以得到地质构造区域。

本发明实施例中，通过深度学习构造识别模型中的不同单元分别实现不同作用，进而实现对地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域的确定，可以使得确定结果更准确。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别方法，所述深度学习构造识别模型具体通过如下方式训练得到：

将所述野外地质露头图像样本输入至待训练深度学习构造识别模型，确定所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造类别样本时的分类损失函数值、所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造边界框样本的边界框定位损失函数值以及所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造区域样本的掩膜损失函数值；

基于所述分类损失函数值、所述边界框定位损失函数值以及所述掩膜损失函数值，确定所述待训练深度学习构造识别模型的总损失函数值；

基于所述总损失函数值，对所述待训练深度学习构造识别模型的模型参数进行优化，得到所述深度学习构造识别模型。

具体地，本发明实施例中，在训练得到深度学习构造识别模型时，可以通过对待训练深度学习构造识别模型进行训练，待训练深度学习构造识别模型可以是通过多任务神经网络模型构建的基础模型，其结构可以与多任务神经网络模型一致，且模型参数未知。

在训练过程中，首先将野外地质露头图像样本输入至待训练深度学习构造识别模型，确定待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造类别样本时的分类损失函数值、待训练深度学习构造识别模型输出野外地质露头图像样本中的地质构造边界框样本的边界框定位损失函数值以及待训练深度学习构造识别模型输出野外地质露头图像样本中的地质构造区域样本的掩膜损失函数值。然后将分类损失函数值、边界框定位损失函数值以及掩膜损失函数值相加，即得到待训练深度学习构造识别模型的总损失函数值。分类损失函数可以表示为f

通过总损失函数值，对待训练深度学习构造识别模型的模型参数进行优化，即可得到深度学习构造识别模型。

本发明实施例中，在训练过程中通过引入三个损失函数，实现对待训练深度学习构造识别模型的训练，可以使得的深度学习构造识别模型的识别效果更好。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别方法，所述深度学习构造识别模型在训练过程中采用的分类损失函数基于所述地质构造类别样本对应的概率的对数确定，采用的边界框定位损失函数基于所述地质构造类别样本对应的预测参数与真实平移缩放参数之差确定，采用的掩膜损失函数基于对所述野外地质露头图像样本中每个像素进行激活后，感兴趣区域内的像素的交叉熵均值确定。

具体地，本发明实施例中，f

f

其中，f

本发明实施例中，分别给出了各损失函数的计算方式，可以使得边界框定位损失函数对于离群点和异常值不敏感，模型训练更加容易拟合。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别方法，所述野外地质露头图像样本基于如下方法确定：

获取具有地质构造特征的野外地质露头图像；

将所述野外地质露头图像进行图像归一化处理，并基于图像增广方法，对所述图像归一化处理的结果进行扩展，得到初始野外地质露头图像样本；

对所述初始野外地质露头图像样本进行边缘检测，并根据所述边缘检测的结果对所述初始野外地质露头图像样本进行标签标注，得到所述野外地质露头图像样本。

具体地，本发明实施例中，在确定野外地质露头图像样本时，可以先获取具有地质构造特征的野外地质露头图像，该野外地质露头图像可以通过文献调研或网络爬虫等方式获取。野外地质露头图像可以是彩色图像，其色彩模型可以是RGB模型、YCbCr模型、HIS模型以及CMYK模型等。

然后将野外地质露头图像进行图像归一化处理，图像归一化处理方式可以包括将野外地质露头图像对应的色彩模型、图像格式以及图像大小进行统一，得到图像归一化处理的结果。

其中，统一的色彩模型可以是RGB模型，统一的图像格式可以是jpg格式，统一的图像大小可以是1024px*1024px。

若野外地质露头图像的色彩模型为YCbCr模型，则可以通过如下公式转换为RGB模型。

R＝Y+k

式中，

若野外地质露头图像的色彩模型为HIS模型，则假设S和I的值在[0,1]之间，则HIS模型转换为RGB模型的公式分成三段，并结合利用对称性，可以有如下转换公式。

当H在[0°，120°]之间时，有：

B＝I(1-S)

G＝3I-(B+R)

当H在[120°，240°]之间时，有：

R＝I(1-S)

B＝3I-(R+R)

当H在[240°，360°]之间时，有：

G＝I(1-S)

R＝3I-(R+R)

若野外地质露头图像的色彩模型为CMYK模型，则可以通过如下公式转换为RGB模型。

R＝W-C＝0.5×[M+Y-C]

G＝W-M＝0.5×[C+Y-M]

B＝W-Y＝0.5×[M+C-Y]

然后，根据图像增广方法，对图像归一化处理的结果进行扩展，得到初始野外地质露头图像样本。其中，可以将图像归一化处理的结果进行旋转处理、灰度化处理以及高斯模糊处理中的至少一种处理，得到初始野外地质露头图像样本。灰度化处理可以采用加权平均法，其转换公式为：

L＝R*299/1000+G*587/1000+B*114/1000。

高斯模糊处理采用的高斯高通滤波器系统函数为：

最后，对初始野外地质露头图像样本进行边缘检测，可以采用Canny边缘检测算法实现。Canny边缘检测算法采用的二维高斯函数可以表示为：

根据边缘检测效果调整阈值，得到每张初始野外地质露头图像样本的最优边缘检测结果，并将最优边缘检测结果作为边缘检测的结果。根据边缘检测的结果，可以将每张初始野外地质露头图像样本中的特征分为构造特征明显和构造特征不明显两类构造特征。

根据边缘检测的结果对初始野外地质露头图像样本进行标签标注，得到用于对地质深度学习构造识别模型进行训练的野外地质露头图像样本。其中，对于构造特征明显的初始野外地质露头图像样本，其检测结果表现为通过阈值调整，目标特征区域所需的纹理信息提取比例达到80％以上，同时无关纹理信息达到20％以下，此时将边缘检测后提取到的构造特征全部进行标注。对于构造特征不明显的初始野外地质露头图像样本，其检测效果表现为，目标特征区域所需的纹理信息没有得到充分提取且存在大量无关纹理信息。此时根据边缘检测效果，选取1～2个构造特征进行标注。标注的方式可以是将构造特征对应的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域进行标识。

本发明实施例中，给出了野外地质露头图像样本的确定方式，可以使得训练得到的地质深度学习构造识别模型更加准确。

图3为本发明实施例中确定野外地质露头图像样本的流程示意图。如图3所示，首先收集图片，即获取野外地质露头图像，然后判断其中是否具有明显构造特征，如果具有则判断该野外地质露头图像的色彩空间是否是三通道RGB，如果是三通道RGB，则进一步判断图片格式是否为jpg。如果图片格式是jpg，则判断像素大小是否为1024*1024，如果是则保留该野外地质露头图像，并进行模糊处理以及旋转处理，再进行图像灰度化处理即得到野外地质露头图像样本。如果像素大小不是1024*1024，则判断其是否可以修改为1024*1024大小，如果可以则将其进行修改，如果不可以则舍弃该野外地质露头图像。如果图片格式不是jpg，则判断其是否可以修改为jpg格式，如果可以则将其进行修改，如果不可以则舍弃该野外地质露头图像。如果野外地质露头图像的色彩空间不是三通道RGB，则判断其是否可以修改为RGB三通道，如果可以则将其进行修改，如果不可以则舍弃该野外地质露头图像。

如图4所示，在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供了一种野外地质露头图像构造识别系统，包括：获取模块41和识别模块42。

获取模块41，用于获取待识别野外地质露头图像；

识别模块42，用于将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域；

其中，所述深度学习构造识别模型基于多任务神经网络模型构建，所述深度学习构造识别模型基于携带有地质构造类别标签以及地质构造区域标签的野外地质露头图像样本训练得到。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别系统，所述识别模块，具体用于：

将所述待识别野外地质露头图像输入至所述深度学习构造识别模型的主干网络单元，得到由所述主干网络单元输出的所述待识别野外地质露头图像的多尺度特征图；

将所述多尺度特征图输入至所述深度学习构造识别模型的区域生成网络单元，得到由所述区域生成网络单元输出的所述多尺度特征图中的候选区域；

将所述候选区域输入至所述深度学习构造识别模型的区域池化单元，得到由所述区域池化单元输出的池化结果；

将所述池化结果输入至所述深度学习构造识别模型的全卷积神经网络单元，得到由所述全卷积神经网络单元输出的所述地质构造类别、所述地质构造边界框以及所述地质构造区域。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别系统，还包括训练模块，用于：

将所述野外地质露头图像样本输入至待训练深度学习构造识别模型，确定所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造类别样本时的分类损失函数值、所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造边界框样本的边界框定位损失函数值以及所述待训练深度学习构造识别模型输出所述野外地质露头图像样本中的地质构造区域样本的掩膜损失函数值；

基于所述分类损失函数值、所述边界框定位损失函数值以及所述掩膜损失函数值，确定所述待训练深度学习构造识别模型的总损失函数值；

基于所述总损失函数值，对所述待训练深度学习构造识别模型的模型参数进行优化，得到所述深度学习构造识别模型。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别系统，所述深度学习构造识别模型在训练过程中采用的分类损失函数基于所述地质构造类别样本对应的概率的对数确定，采用的边界框定位损失函数基于所述地质构造类别样本对应的预测参数与真实平移缩放参数之差确定，采用的掩膜损失函数基于对所述野外地质露头图像样本中每个像素进行激活后，感兴趣区域内的像素的交叉熵均值确定。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别系统，还包括野外地质露头图像样本确定模块，包括：

图像获取子模块，用于获取具有地质构造特征的野外地质露头图像；

归一化处理子模块，用于将所述野外地质露头图像进行图像归一化处理，并基于图像增广方法，对所述图像归一化处理的结果进行扩展，得到初始野外地质露头图像样本；

边缘检测子模块，用于对所述初始野外地质露头图像样本进行边缘检测，并根据所述边缘检测的结果对所述初始野外地质露头图像样本进行标签标注，得到所述野外地质露头图像样本。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别系统，所述野外地质露头图像为彩色图像；

相应的，所述归一化处理子模块，具体用于：

将所述野外地质露头图像对应的色彩模型、图像格式以及图像大小进行统一，得到所述图像归一化处理的结果。

在上述实施例的基础上，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别系统，所述归一化处理子模块，还用于：

将所述图像归一化处理的结果进行旋转处理、灰度化处理以及高斯模糊处理中的至少一种处理，得到所述初始野外地质露头图像样本。

具体地，本发明实施例中提供的野外地质露头图像构造识别系统中各模块的作用与上述方法类实施例中各步骤的操作流程是一一对应的，实现的效果也是一致的，具体参见上述实施例，本发明实施例中对此不再赘述。

图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行上述各实施例提供的野外地质露头图像构造识别方法，该方法包括：获取待识别野外地质露头图像；将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别以及地质构造区域；其中，所述深度学习构造识别模型基于多任务神经网络模型构建，所述深度学习构造识别模型基于携带有地质构造类别标签、地质构造边界框标签以及地质构造区域标签的野外地质露头图像样本训练得到。

此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各实施例提供的野外地质露头图像构造识别方法，该方法包括：获取待识别野外地质露头图像；将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域；其中，所述深度学习构造识别模型基于多任务神经网络模型构建，所述深度学习构造识别模型基于携带有地质构造类别标签以及地质构造区域标签的野外地质露头图像样本训练得到。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的野外地质露头图像构造识别方法，该方法包括：获取待识别野外地质露头图像；将所述待识别野外地质露头图像输入至深度学习构造识别模型，得到由所述深度学习构造识别模型输出的所述待识别野外地质露头图像中的地质构造类别、地质构造边界框以及地质构造区域；其中，所述深度学习构造识别模型基于多任务神经网络模型构建，所述深度学习构造识别模型基于携带有地质构造类别标签以及地质构造区域标签的野外地质露头图像样本训练得到。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。