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公开(公告)号：CN116229223B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310025565.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于光学特征与莫氏硬度融合的岩性识别方法，包括构建图像分类模型，加载预训练权重，通过MSI方法仿真莫氏硬度，并加入到图像分类模型中；构建MFI‑TF模型，输入批量样本，输出预测值为一个序列，将预测序列中最大值的索引值作为预测类别；判断批量样本是否为训练集中的样本，若是，则根据预测序列与实际类别计算损失值，更新模型的权重；否则计算预测的准确率；判别当前准确率是否高于历史训练的最优准确率，若是，则保存最优模型权重；否则重复训练直至完成所有模型的训练，并根据准确率筛选出排名前n个模型用于构建CVCR模型，训练完成后，输出最终的岩性预测结果。本发明能实现自动化岩性识别，且提高了识别效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114118204B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111200806.1
申请日：2021-10-13
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉图歌信息技术有限责任公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种可拓展的多类别细粒度的岩石分类装置及其分类方法，其特征在于，所述岩石分类装置包括：预处理器、分发器、决策核群、评估器以及规则引擎。本发明的岩石分类装置及其分类方法，首先输入决策核的图像特征数据，会与决策核的子样本库中数据进行比对，transformer模型会定位出输入数据与子样本库中数据相似的区域，然后将区域数据截取，并缩放为相同的尺寸，再使用改进的感知哈希算法计算出相似度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114219988A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111409265.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉图歌信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明提出了一种基于ViT框架的多类目岩矿快速分类方法、设备及存储介质，通过构建自然岩矿图像识别模型，其中自然岩矿图像识别模型的预处理模块对岩矿图像数据进行特征预提取和抑制过拟合处理，并输入至数据处理模块中进行参数训练和Token提取，再输入至结果处理模块根据所述参数训练和Token提取结果进行Token分离和类别映射并输出分类结果。本发明在构建自然岩矿图像识别模型时，在采用迁移卷积联合ViT框架的基础上，加入了STFE模块、ECTG模块、Mlti‑Head P‑Attention模块以及RCLinaer层，从而减缓过拟合，提升映射的容错率，更加精确完整地提取图像数据的特征，实现了减少岩矿图像数据中干扰因素对分类结果的影响，在大容量多类目的情况下实现对岩矿图像的快速精准识别的目的。
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公开(公告)号：CN114118204A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111200806.1
申请日：2021-10-13
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉图歌信息技术有限责任公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种可拓展的多类别细粒度的岩石分类装置及其分类方法，其特征在于，所述岩石分类装置包括：预处理器、分发器、决策核群、评估器以及规则引擎。本发明的岩石分类装置及其分类方法，首先输入决策核的图像特征数据，会与决策核的子样本库中数据进行比对，transformer模型会定位出输入数据与子样本库中数据相似的区域，然后将区域数据截取，并缩放为相同的尺寸，再使用改进的感知哈希算法计算出相似度。
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公开(公告)号：CN114219988B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111409265.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉图歌信息技术有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于ViT框架的多类目岩矿快速分类方法、设备及存储介质，通过构建自然岩矿图像识别模型，其中自然岩矿图像识别模型的预处理模块对岩矿图像数据进行特征预提取和抑制过拟合处理，并输入至数据处理模块中进行参数训练和Token提取，再输入至结果处理模块根据所述参数训练和Token提取结果进行Token分离和类别映射并输出分类结果。本发明在构建自然岩矿图像识别模型时，在采用迁移卷积联合ViT框架的基础上，加入了STFE模块、ECTG模块、Mlti‑Head P‑Attention模块以及RCLinaer层，从而减缓过拟合，提升映射的容错率，更加精确完整地提取图像数据的特征，实现了减少岩矿图像数据中干扰因素对分类结果的影响，在大容量多类目的情况下实现对岩矿图像的快速精准识别的目的。
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公开(公告)号：CN117765394A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311811616.2
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及目标检测领域，公开了一种遥感图像旋转目标检测方法、设备及存储介质，方法包括步骤：获取旋转目标检测数据集；对数据集进行预处理，得到预处理后的数据集；构建基于系数主导下的旋转目标检测网络；所述旋转目标检测网络包括：引入AFMC模块的主干网络、颈部网络和引入TDHM模块与ARPM模块的头部网络；利用预处理后的数据集对所述旋转目标检测网络进行训练，得到训练完成的网络；利用训练完成的网络进行目标检测；本发明解决了遥感图像中的目标在特征提取时容易与背景混杂的问题，同时实现了任意角度目标的检测，能够有效的进行遥感图像目标检测。
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公开(公告)号：CN116229223A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310025565.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于光学特征与莫氏硬度融合的岩性识别方法，包括构建图像分类模型，加载预训练权重，通过MSI方法仿真莫氏硬度，并加入到图像分类模型中；构建MFI‑TF模型，输入批量样本，输出预测值为一个序列，将预测序列中最大值的索引值作为预测类别；判断批量样本是否为训练集中的样本，若是，则根据预测序列与实际类别计算损失值，更新模型的权重；否则计算预测的准确率；判别当前准确率是否高于历史训练的最优准确率，若是，则保存最优模型权重；否则重复训练直至完成所有模型的训练，并根据准确率筛选出排名前n个模型用于构建CVCR模型，训练完成后，输出最终的岩性预测结果。本发明能实现自动化岩性识别，且提高了识别效率和准确率。
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