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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利基于數字圖像和深度學習算法的礦物顆粒識別與分級方法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：CN120526229B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202511014466.1，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于數字圖像和深度學習算法的礦物顆粒識別與分級方法是由張玉龍;郭啟文;徐世達;王宇涵;張海霞設計研發完成，并于2025-07-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數字圖像和深度學習算法的礦物顆粒識別與分級方法在說明書摘要公布了：本申請涉及圖像處理技術領域，公開了一種基于數字圖像和深度學習算法的礦物顆粒識別與分級方法，該方法包括：分別計算待分級圖像的灰度特征向量、紋理特征向量、分形維數特征向量、形狀特征向量和頻譜特征向量；利用圖像分級深度學習網絡模型對多個特征向量進行綜合處理，得到第一分級結果；還利用綜合評估模型依據各特征向量和各特征向量分別對應的權重，得到第二分級結果；其中，各特征向量對應的權重是由權重計算模型實時計算而得到的。本申請先提取待分級圖像的多個特征向量，以全面描述待分級圖像所涵蓋的信息，再借助深度學習模型、綜合評估模型的智能學習優勢和權重計算模型的特征分配優勢，提升待分級圖像的最終分級結果的準確度。

本發明授權基于數字圖像和深度學習算法的礦物顆粒識別與分級方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數字圖像和深度學習算法的礦物顆粒識別與分級方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取包含有礦物顆粒的待分級圖像； 根據所述待分級圖像的亮度分布情況得到灰度特征向量； 根據所述待分級圖像中礦物顆粒的紋理細節得到紋理特征向量； 根據所述待分級圖像中礦物顆粒的局部聚集情況和全局分布情況，得到分形維數特征向量； 根據所述待分級圖像中礦物顆粒的形狀得到形狀特征向量； 根據所述待分級圖像中礦物顆粒在不同頻段上的分布情況得到頻譜特征向量； 采用提前訓練的圖像分級深度學習網絡模型根據所述灰度特征向量、所述紋理特征向量、所述分形維數特征向量、所述形狀特征向量和所述頻譜特征向量，得到第一分級結果； 采用預設的權重計算模型為所述灰度特征向量、所述紋理特征向量、所述分形維數特征向量、所述形狀特征向量和所述頻譜特征向量計算各自對應的權重； 采用預設的綜合評估模型根據所述灰度特征向量、所述紋理特征向量、所述分形維數特征向量、所述形狀特征向量、所述頻譜特征向量以及每種特征向量分別對應的權重，計算得到第二分級結果； 計算所述第一分級結果的置信度分值的權重，并根據所述第一分級結果、所述置信度分值的權重以及所述第二分級結果得到最終概率分布值，以所述最終概率分布值落入的最終分值范圍值對應的最終分級結果作為所述待分級圖像的最終分級結果； 其中，一所述最終分值范圍值對應一種最終分級結果。

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東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11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”。