一种地质矿产勘查提取数据的方法与流程

1.本发明涉及地质矿产勘查技术领域，具体为一种地质矿产勘查提取数据的方法。


背景技术：

2.地质矿产勘查是依据先进的地质科学理论，在占有大量野外地质观察和搜集整理有关地质资料的基础上，采用地质测量、物化探、钻坑探工程等综合地质手段和方法，取得可靠的地质矿产信息资料。地质矿产勘查可通过工业显微镜根据地质层土体结构进行观察检测，土体按堆积年代可分为老堆积土、一般堆积土和新近堆积土；按颗粒级配或塑性指数可分为碎石土、砂土、粉土和粘性土;根据有机质含量分为无机土、有机土、炭质土和泥炭;按工程地质意义及土的特殊成分、状态和结构特征，又可分为崩解性土、软土、膨胀土、盐渍土、人工填土等。
3.进行地质矿产勘查之后需要将勘查的数据进行储存，以便于后续进行使用，但是在进行图像数据提取过程中，对于图像特征的提取算法，仅存在部分程序适合采用数据流进行数据的提取，提取数据的并行性低，且提取后数据的安全性得不到保障，数据提取精度较低，为此，我们提出一种地质矿产勘查提取数据的方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种地质矿产勘查提取数据的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种地质矿产勘查提取数据的方法，具体包括以下步骤：s1：数据采集与整理，对地质矿产勘查中需要使用的大范围数据进行资源采集与整理，其中包括采集的图像数据；s2：分解数据特征值，采用二维矩阵的形式，对矿产勘查数据的变极化效应进行表示，得出数据的极化散射矩阵；s3：创建新数据提取，选择文件保存位置，于图纸中选择需要提取数据的元素，选择需要数据字段，根据后向散射回波导出数据；s4：图像数据的索引构建，对存储在计算机存储空间中的图像的特征值进行编码；s5：提取数据的管理，对数据进行有效的权限管理。
6.进一步地，所述s2中，先行创建新数据提取，将文件保存在合适的存储位置，勾选需要提取数据的元素，选取需要数据的字段进行命名，根据后向散波回波导出提取的数据，对数据通过特征值分解矩阵进行特征值分解，得到精细极化滤波。
7.进一步地，所述s3中，首先创建数据库，配置虚表，并绑定地质专业与虚表，映射关联用户表与虚表，配置地质专业查询，于数据入库进程中定制用户表，虚表的配置采用系统控制字典完成存储，根据查询条件和虚表的连接条件，将用户所需的查询信息进行展示。
8.进一步地，所述s4中，图像索引建立后进行数据流的优化，图像的残差量化过程采
用c 混合编译，通过c 程序将需要进行量化的特征向量传递给内部的变量，并将其传递给流变量，得到需要计算的值后，在数据库之间相互传递需要计算的数据，实现数据流的流动。
9.进一步地，所述s4中，进行数据量化之前，通过量化器训练出多层码书，使得特征量经过多层量化，并计算量化误差，并在特征向量进行量化和编码后，将其插入至倒排索引结构中，通过流水线的并行实现残差量化的过程。
10.进一步地，所述s5中，对图片进行处理，对得到图片的特征值后，对图片的特征值进行量化编码，建立图片的索引结构，在图片的索引结构中寻找最近的量化编码结构，根据查找对应的图片信息，并对图像信息进行匹配检索图像。
11.进一步地，所述特征值的提取包括图像的初始化、特征值的检测、特征值方向的确定以及特征值的描述，图像的初始化将图像数据进行归一化处理，为后面的计算作准备，对像素值进行极值点判断，以特征点的中心为邻域进行采样，计算特征点附近梯度方向直方图。
12.进一步地，所述s5中对图像的特征点描述阶段中，根据特征点的方向，尺度以及像素值生成二维图，并通过归一化描述子和浮点数转化为整数将二维图转换为特征点的描述点。
13.与现有技术相比，本发明的有益效果是：1.本发明针对数据特征值进行分解，得出数据特征值的分解矩阵，提高数据的提取精度，并找到其中数据流优化的部分，对其中适合的部分进行数据优化，提高数据提取的有效性，增加数据并行的效率，提高数据提取的效率，对提取的数据进行严格的权限管理，对数据进行自动化管理，提高数据的安全性。
14.2.对存储在计算机存储空间中的图像的特征值进行编码，减小存储空间。
15.3.对数据进行有效的权限管理，提高数据提取的安全性，通过c 程序将需要进行量化的特征向量传递给内部的变量，并将其传递给流变量，得到需要计算的值后，在数据库之间相互传递需要计算的数据，实现数据流的流动。
附图说明
16.图1为本发明提出的一种地质矿产勘查提取数据的方法的流程结构示意图。
17.附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
具体实施方式
18.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
19.请参阅图1，本发明提供一种地质矿产勘查提取数据的方法，具体包括以下步骤，s1：数据采集与整理，对地质矿产勘查中需要使用的大范围数据进行资源采集与
整理，其中包括采集的图像数据；s2：分解数据特征值，采用二维矩阵的形式，对矿产勘查数据的变极化效应进行表示，得出数据的极化散射矩阵；s3：创建新数据提取，选择文件保存位置，于图纸中选择需要提取数据的元素，选择需要数据字段，根据后向散射回波导出数据；s4：图像数据的索引构建，对存储在计算机存储空间中的图像的特征值进行编码，减小存储空间；s5：提取数据的管理，对数据进行有效的权限管理，提高数据提取的安全性，本发明针对数据特征值进行分解，得出数据特征值的分解矩阵，提高数据的提取精度，并找到其中数据流优化的部分，对其中适合的部分进行数据优化，提高数据提取的有效性，增加数据并行的效率，提高数据提取的效率，对提取的数据进行严格的权限管理，对数据进行自动化管理，提高数据的安全性。
20.s2中，先行创建新数据提取，将文件保存在合适的存储位置，勾选需要提取数据的元素，选取需要数据的字段进行命名，根据后向散波回波导出提取的数据，对数据通过特征值分解矩阵进行特征值分解，得到精细极化滤波。
21.s3中，首先创建数据库，配置虚表，并绑定地质专业与虚表，映射关联用户表与虚表，配置地质专业查询，于数据入库进程中定制用户表，虚表的配置采用系统控制字典完成存储，根据查询条件和虚表的连接条件，将用户所需的查询信息进行展示。
22.s4中，图像索引建立后进行数据流的优化，图像的残差量化过程采用c 混合编译，通过c 程序将需要进行量化的特征向量传递给内部的变量，并将其传递给流变量，得到需要计算的值后，在数据库之间相互传递需要计算的数据，实现数据流的流动。
23.s4中，进行数据量化之前，通过量化器训练出多层码书，使得特征量经过多层量化，并计算量化误差，并在特征向量进行量化和编码后，将其插入至倒排索引结构中，通过流水线的并行实现残差量化的过程。
24.s5中，对图片进行处理，对得到图片的特征值后，对图片的特征值进行量化编码，建立图片的索引结构，在图片的索引结构中寻找最近的量化编码结构，根据查找对应的图片信息，并对图像信息进行匹配检索图像。
25.特征值的提取包括图像的初始化、特征值的检测、特征值方向的确定以及特征值的描述，图像的初始化将图像数据进行归一化处理，为后面的计算作准备，对像素值进行极值点判断，以特征点的中心为邻域进行采样，计算特征点附近梯度方向直方图。
26.s5中对图像的特征点描述阶段中，根据特征点的方向，尺度以及像素值生成二维图，并通过归一化描述子和浮点数转化为整数将二维图转换为特征点的描述点。
27.本发明使用到的标准零件均可以从市场上购买，异形件根据说明书的和附图的记载均可以进行订制，各个零件的具体连接方式均采用现有技术中成熟的螺栓、铆钉、焊接等常规手段，机械、零件和设备均采用现有技术中，常规的型号，加上电路连接采用现有技术中常规的连接方式，在此不再详述。
28.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。