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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利基于深度学习技术的碳酸盐岩图像标签化系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119516543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411622804.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于深度学习技术的碳酸盐岩图像标签化系统是由蔡温键;赵紫伊;刘严松设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习技术的碳酸盐岩图像标签化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体地说，涉及基于深度学习技术的碳酸盐岩图像标签化系统。其包括多源特征提取单元、图谱分类单元和类型识别单元。本发明将深度学习、多源数据融合、图谱智能识别等技术引入到碳酸盐岩薄片鉴定中，通过构建图谱标签，建立识别方法体系，总结典型碳酸盐岩薄片类型与岩石物质成分、组构、物性参数的相关性，建立典型碳酸盐岩薄片类型的图谱识别标志，从图、谱和多源物性参数信息的角度进行综合分析，技术路线及技术可行，有利于提高类型识别的精度，且对传统薄片肉眼鉴定的工作进行了优化和提升，可为碳酸盐岩薄片的智能识别、无损检测和原位参数分析等工作提供技术支撑。

本发明授权基于深度学习技术的碳酸盐岩图像标签化系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习技术的碳酸盐岩图像标签化系统，其特征在于：包括多源特征提取单元（100）、图谱分类单元（200）和类型识别单元（300）； 所述多源特征提取单元（100）用于建立碳酸盐岩颗粒图像数据集，利用遥感图像处理算法对不同空间尺度的岩石薄片显微图像进行空间形迹信息的提取，并综合利用阴极发光图像、元素光谱面扫图像进行形迹组构、物质成分信息的提取，将碳酸盐岩的结构特征进行三维空间模型化，并通过迁移式学习，构建各类型岩石薄片的三维空间格架； 具体的，将阴极发光图像和元素光谱面扫图像对齐，使两种图像的信息融合生成综合图像，所述通过迁移式学习，构建各类型岩石薄片的三维空间格架，包括以下步骤： 读取综合图像，将图像数据转换为适合三维建模的格式，创建三维网格，将综合图像数据插值到三维网格中； 基于形迹的迁移学习：根据形迹特征，构建行迹模型进行迁移学习，以适应形迹特征的分类任务； 基于物质的迁移学习：根据物质成分信息，构建迁移模型进行迁移学习，以适应物质成分的分类任务； 基于耦合的迁移学习：结合形迹特征和物质成分信息，提取耦合特征，构建耦合模型进行迁移学习，以适应耦合特征的分类任务； 基于模型的迁移学习：结合形迹特征、物质成分信息和耦合特征，构建多模态模型进行迁移学习，以适应多模态特征的分类任务； 将分类结果应用于三维空间格架，生成碳酸盐岩薄片的三维模型； 所述图谱分类单元（200）用于筛选碳酸盐岩的组构形迹和物质成分特征图谱信息，初步构建图谱分类器，通过皮尔森相关性系数反映物质成分与组构形迹之间的相关性，总结其物质成分的含量与空间分布规律，探究其影响因素； 所述类型识别单元（300）用于在统一的三维空间格架中将形迹组构和物质成分特征图谱信息融合，建立碳酸盐岩薄片的图谱指纹，利用BP神经网络模型将图谱指纹作为输入，综合碳酸盐岩薄片图谱信息的耦合规律及迁移学习成果进行岩石薄片类型判识，输出结果为预测的碳酸盐岩薄片类型。

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