[发明专利]一种矿物智能识别分类系统与方法有效
| 申请号： | 201910345347.2 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110059765B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 曾祥;肖炎聪;季晓慧 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（北京） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 丁彦峰;贺亚明 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例公开了一种矿物智能识别分类系统与方法，所述矿物智能识别分类系统包括深度学习算法的卷积神经网络模块和全连接网络模块，利用带有类别标签和莫氏硬度标签的矿物图片输入卷积神经网络模块和全连接网络模块进行预先训练，训练完成后将采集的矿物实物图片和莫氏硬度值输入智能识别分类系统，智能识别分类系统结合输入的图片和莫氏硬度值对矿物所属类别进行比对分析预测，输出矿物所属不同类别的概率大小，取概率最大值所属类别为该矿石的类别，本发明解决了现有仅使用矿物的实物图片进行识别导致的识别准确率低或者使用高光谱图片识别导致效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 矿物 智能 识别 分类 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种矿物智能识别分类系统，其特征在于，所述矿物智能识别分类系统包括深度学习算法的卷积神经网络模块和全连接网络模块，利用带有类别标签和莫氏硬度标签的矿物图片输入卷积神经网络模块和全连接网络模块进行预先训练，训练完成后将采集的矿物实物图片和莫氏硬度值输入智能识别分类系统，智能识别分类系统结合输入的图片和莫氏硬度值对矿物所属类别进行比对分析预测，输出矿物所属不同类别的概率大小，取概率最大值所属类别为此矿石的类别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国地质大学（北京），未经中国地质大学（北京）许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910345347.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
