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龍圖騰網獲悉江西理工大學;中國五礦集團(黑龍江)石墨產業有限公司申請的專利一種礦石品位的識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120147826B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510284378.7，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權一種礦石品位的識別方法及系統是由黃學雨;王炯輝;魏炳輝;高玉文;熊守從設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種礦石品位的識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種礦石品位的識別方法及系統，涉及礦石品位分類技術領域，包括：使用標記有礦石品位類別的礦石圖像訓練識別模型；在訓練過程中，將礦石圖像輸入圖像特征提取模型，獲得礦石圖像的三維特征圖，并分別構建三維特征圖的格拉姆矩陣和三維特征圖的局部二值模式矩陣；將三維特征圖與局部二值模式矩陣沿深度和維度進行特征拼接，獲得特征拼接結果；將特征拼接結果和格拉姆矩陣輸入識別模型，獲得礦石屬于各類礦石品位的預測概率；當滿足訓練需求時停止訓練，獲得品位識別模型；將待測礦石圖像輸入圖像特征提取模型后，使用品位識別模型獲得礦石的品位。本發明能夠提高識別礦石品位的模型的準確性和泛化性。

本發明授權一種礦石品位的識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種礦石品位的識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取拍攝的礦石圖像并對礦石標記品位類別； 使用礦石圖像訓練深度卷積神經網絡提取礦石特征，獲得圖像特征提取模型，并保存圖像特征提取模型的參數；其中，所述深度卷積神經網絡使用VGGNet或ResNet； 構建識別模型，所述識別模型包括：均能進行特征提取與降維的第一分支與第二分支；將第一分支與第二分支獲得的結果進行特征拼接并輸入三層線性層和SoftMax層；對識別模型的參數隨機初始化；使用標記有礦石品位類別的礦石圖像訓練識別模型； 在訓練過程中，讓圖像特征提取模型使用保存的參數，將礦石圖像輸入圖像特征提取模型，獲得礦石圖像的三維特征圖，并分別構建三維特征圖的格拉姆矩陣和三維特征圖的局部二值模式矩陣；將三維特征圖與局部二值模式矩陣沿深度和維度進行特征拼接，獲得特征拼接結果；將特征拼接結果輸入第一分支獲得第一特征信息；將三維特征圖的格拉姆矩陣輸入第二分支獲得第二特征信息；將第一特征信息和第二特征信息沿深度和維度進行特征拼接，獲得分支拼接特征；將分支拼接特征輸入連續三個線性層進行線性變換，并將線性變換結果輸入Softmax層獲得礦石屬于各類礦石品位的預測概率；當滿足訓練需求時停止訓練，獲得品位識別模型； 將待測礦石圖像輸入圖像特征提取模型獲得待測礦石圖像的三維特征圖；根據待測礦石圖像的三維特征圖的格拉姆矩陣和局部二值模式矩陣，使用品位識別模型獲得礦石屬于各類礦石品位的預測概率，根據預測概率確定待測礦石圖像中礦石的品位。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江西理工大學;中國五礦集團(黑龍江)石墨產業有限公司，其通訊地址為：341000 江西省贛州市客家大道1958號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。