野外露头蕴含着十分丰富的地质信息,准确的露头裂缝、地层界面和溶洞信息可以为地下油气勘探开发工作提供良好的技术支持。传统的露头勘测多以地质专家实地踏勘为主,受气候、地形和距离等因素的影响,导致获取到的数据量有限、数据精度低且获取成本高。随着无人机和激光雷达等数据采集技术的不断发展,利用无人机和激光雷达等对露头进行全方位的扫描逐渐成为了露头数据采集方式的主流,最初地质专家采用人工描绘的方式对露头进行解释,此种方式对露头数据的提取还主要依赖专家经验、主观性较强且对露头数据的利用不充分。之后的专家学者以对三维露头模型上的要素进行信息抽取的方式实现露头信息提取,此种露头信息提取方式对建模人员的经验和三维模型的质量要求较高,且存在数据提取精度低的问题。之后传统图像处理技术和机器学习技术也逐渐被应用到了露头的信息提取上,使露头信息的提取的精度有所提高,但是其依然难以适应野外露头复杂多变的情况。针对以上问题,本文提出一种针对地质露头信息提取解决方案,即利用无人机采集露头图像结合深度图像处理算法对露头图像上的露头裂缝、地层界面和溶洞进行提取。将深度学习结果进行矢量化、统计分析和后处理。本文的研究内容主要分为以下三个部分:1.利用无人机收集到的露头数据结合专家经验对露头中的裂缝和地层界面进行数据标注,形成露头裂缝和地层界面数据集。针对U-Net神经网络在露头裂缝和地层界面分割过程中出现的识别精度过低的问题,提出一种改进的U-Net神经网络。先将U-Net神经网络中原有的卷积-卷积模块替换成卷积-Res Ne Xt模块来增加网络的特征提取能力,之后将原有的二分类交叉熵损失函数替换成焦点损失函数,以解决裂缝和地层界面在识别过程中出现的类别不均衡问题。2.将无人机收集到的露头溶洞图像进行数据处理,形成露头溶洞检测数据集。由于露头中自然存在的溶洞数量过少,利用copy-paste数据增广技术对露头溶洞数据进行扩充。针对YOLOv5神经网络在露头溶洞检测过程中出现的漏检和误检的问题,提出一种改进的YOLOv5算法。在YOLOv5中Backbone阶段的CSP中添加坐标注意力机制,以增加网络的特征提取能力。3.完成地质露头缝洞识别原型系统。将露头裂缝、地层界面和溶洞识别算法集成到系统之中,且对识别结果进行矢量化处理和分析。最后在系统中提供裂缝和地层界面的细化功能,实现裂缝-地层界面分布图的绘制。