Система анализа геологических карт с помощью инструментов компьютерного зрения и машинного обучения

Чугунов, Роман Анварович Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Несколько областей компьютерного зрения было исследовано в данной работе для того, чтобы разработать два модуля системы анализа структурных геологических карт – модуль анализа изображений и модуль исправления результатов анализа. Ряд различных современных методов машинного и глубокого обучения был применен на практике. Все подходы были оценены на синтетической выборке. На тестовой выборке были рассчитаны метрики mAP, IOU, F1 score.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………………… 12
МОДУЛЬ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ КАРТ . 14
Введение в глубокое обучение …………………………………………………. 14
Дизайн решения ………………………………………………………………………. 20
Детекция скважин (символов) ………………………………………………….. 22
Распознавание значений…………………………………………………………… 25
Распознавание изолиний ………………………………………………………….. 28
Описание алгоритма …………………………………………………………….. 28

Исходный подход к извлечению изолиний …………………………….. 28

Извлечение изолиний …………………………………………………………… 29

Векторизация линий …………………………………………………………….. 33

Объединение частей линий …………………………………………………… 34

Кластеризация по цвету и толщине линий. …………………………….. 38

Сегментация изображений для определения областей карт ………… 40
Процесс обучения ………………………………………………………………… 43

Процесс предсказания на новых данных………………………………… 45

МОДУЛЬ ДОРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ АНАЛИЗА ……………………. 47
Интерфейс системы …………………………………………………………………. 47
Разработка модуля доработки результатов анализа ……………………. 49
Интерфейс модуля доработки ……………………………………………….. 49

Обоснование выбора фреймворка …………………………………………. 54

Реализация интерфейса ………………………………………………………… 57

«ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ» ………………………………………………………….. 59
«СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ» ……………………………………. 78
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………………………….. 89
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ………………………… 91
Приложение II…………………………………………………………………………….. 94

Основным направлением данной работы является исследование
современных методов анализа изображений.
Целью дипломной работы является разработка двух модулей системы
анализа геологических карт. Данная система предназначена для
автоматизации процесса создании трехмерных структурных моделей на
основе геологических карт, а также представлении разнородных
геологический карт в единой системе, доступной пользователям через веб-
интерфейс. Значительное количество картографической информации
нефтегазовых компаний хранится в виде чертежей на бумаге, что несет за
собой ряд проблем:
• Невозможность быстрого поиска карт по различным критериям:
по региону, по дате создания, по схожести между собой, по создателю карты
и т.д.;
• Различия в представлении различных карт;
• Проблемы в отслеживании актуальности карт;
• Сложность сравнения объектов, представленных на двух разных
картах;
Система включает в себя следующие модули:
1. Серверная часть (backend) – взаимодействие с базой данных,
аналитической частью, а также ответы за запросы клиентской части
приложения.
2. Клиентская часть (frontend) – веб-интерфейс пользователя,
который включает функции просмотра и редактирования имеющихся карт,
добавления новых, вызова методов их автоматического анализа на основе
алгоритмов компьютерного зрения, а также экспорта результатов в формате
GeoJSON.
3. Аналитическая часть – модуль, целью которых является
извлечение полезной информации из карт, такой как: наличие и координаты
нефтяных скважин, различные виды изолиний и глубина их залегания.
Серверная и клиентская часть взаимодействуют посредством REST
API. Клиентская часть реализована на JavaScript (Vue.js), серверная часть
реализована на Python (Flask).
Конкретной целью данной дипломной работы является разработка
аналитической части системы, а также одного из модулей клиентской части –
модуля редактирования результатов аналитической части.
Аналитический модуль системы извлекает изолинии на структурных
картах, распознает их глубину, а также детектирует имеющиеся скважины.
Модуль редактирования результатов предназначен для исправления
ошибок в работе аналитического модуля, т.е., является частью
пользовательского интерфейса.
МОДУЛЬ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ
КАРТ
Введение в глубокое обучение
Глубокое обучение широко используется в различных задачах
компьютерного зрения. С ростом объемов данных, доступных для обучения, а
также с увеличением вычислительных мощностей область компьютерного
зрения все больше переходит от статистических методов к глубоким
нейронных сетям. На рисунке 3 приведен сравнительный график
производительности видеокарт P100, V100 и A100, используемых в
компьютерах Nvidia DGX различных версий (2016 – 2020 гг.), в задаче
обучения контекстуальной языковой модели BERT.

Несколько областей компьютерного зрения было исследовано в данной
работе для того, чтобы разработать два модуля системы анализа структурных
геологических карт – модуль анализа изображений и модуль исправления
результатов анализа.
Несколько современных методов машинного и глубокого обучения
были применены на практике, такие как:
• Бинарная сегментация на основе сверточных нейронных сетей
(две сети с разными задачами)
• Бинарная классификация
• Кластеризация
• Детекция объектов
Различные подходы были исследованы в процессе разработки. Все они
были оценены на синтетической выборке. На синтетической тестовой выборке
были рассчитаны метрики mAP, IOU, F1 score. Однако, наиболее важной
метрикой качества оставалась экспертная оценка из-за недостатка
размеченных данных.
В будущем запланировано несколько модификаций в разработанных
модулей:
1. Нейронная сеть для бинарной сегментации будет заменена на сеть
для сегментации на несколько классов. Это позволит извлекать
изолинии, структурные разломы, границы лицензионных участков и
другую информацию на геологических картах.
2. Генеративно-состязательные сети будут оценены как возможный
источник более разнообразных синтетических данных.
3. Разработанная система будет использована для аннотации реальных
данных с меньшими трудозатратами. Собранные данные позволят
улучшить существующие алгоритмы.
4. Добавление распознавания тектонических нарушений на картах.
Такую функцию можно реализовать с помощью замены бинарной
сегментации изолиний на сегментацию на несколько классов.
Другим важным направлением развития является улучшение UI/UX.
Пользователи системы часто сравнивают ее с несколькими другими
геоинформационными системами. Некоторые из подобных систем были в
разработке многие годы. Следовательно, улучшение клиентской части
приложения необходимо для того, чтобы догнать данные ГИС системы по
удобству и набору функций. Для достижения этой цели необходимо сделать
значительно количество модификаций в текущем модели редактирования
результатов и клиентской части приложения в целом.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Евгений А. доктор, профессор
    5 (154 отзыва)
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - ... Читать все
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - по социальной работе.
    #Кандидатские #Магистерские
    260 Выполненных работ
    Кормчий В.
    4.3 (248 отзывов)
    Специализация: диссертации; дипломные и курсовые работы; научные статьи.
    Специализация: диссертации; дипломные и курсовые работы; научные статьи.
    #Кандидатские #Магистерские
    335 Выполненных работ
    Александр Р. ВоГТУ 2003, Экономический, преподаватель, кандидат наук
    4.5 (80 отзывов)
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфин... Читать все
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфинансы (Казначейство). Работаю в финансовой сфере более 10 лет. Банки,риски
    #Кандидатские #Магистерские
    123 Выполненных работы
    Анна Александровна Б. Воронежский государственный университет инженерных технол...
    4.8 (30 отзывов)
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственно... Читать все
    Окончила магистратуру Воронежского государственного университета в 2009 г. В 2014 г. защитила кандидатскую диссертацию. С 2010 г. преподаю в Воронежском государственном университете инженерных технологий.
    #Кандидатские #Магистерские
    66 Выполненных работ
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы
    Дарья Б. МГУ 2017, Журналистики, выпускник
    4.9 (35 отзывов)
    Привет! Меня зовут Даша, я окончила журфак МГУ с красным дипломом, защитила магистерскую диссертацию на филфаке. Работала журналистом, PR-менеджером в международных ко... Читать все
    Привет! Меня зовут Даша, я окончила журфак МГУ с красным дипломом, защитила магистерскую диссертацию на филфаке. Работала журналистом, PR-менеджером в международных компаниях, сейчас работаю редактором. Готова помогать вам с учёбой!
    #Кандидатские #Магистерские
    50 Выполненных работ
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Андрей С. Тверской государственный университет 2011, математический...
    4.7 (82 отзыва)
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на... Читать все
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на продолжение диссертационной работы... Всегда готов помочь! ;)
    #Кандидатские #Магистерские
    164 Выполненных работы
    Анастасия Л. аспирант
    5 (8 отзывов)
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибост... Читать все
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибостроение, управление качеством
    #Кандидатские #Магистерские
    10 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Интеллектуальный анализ текстовых данных с rnприменением методов машинного обучения
    📅 2019год
    🏢 Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)