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龙图腾网获悉江西理工大学;中国五矿集团(黑龙江)石墨产业有限公司申请的专利一种矿石品位的识别方法及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：CN120147826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510284378.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种矿石品位的识别方法及系统是由黄学雨;王炯辉;魏炳辉;高玉文;熊守从设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿石品位的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种矿石品位的识别方法及系统，涉及矿石品位分类技术领域，包括：使用标记有矿石品位类别的矿石图像训练识别模型；在训练过程中，将矿石图像输入图像特征提取模型，获得矿石图像的三维特征图，并分别构建三维特征图的格拉姆矩阵和三维特征图的局部二值模式矩阵；将三维特征图与局部二值模式矩阵沿深度和维度进行特征拼接，获得特征拼接结果；将特征拼接结果和格拉姆矩阵输入识别模型，获得矿石属于各类矿石品位的预测概率；当满足训练需求时停止训练，获得品位识别模型；将待测矿石图像输入图像特征提取模型后，使用品位识别模型获得矿石的品位。本发明能够提高识别矿石品位的模型的准确性和泛化性。

本发明授权一种矿石品位的识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矿石品位的识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取拍摄的矿石图像并对矿石标记品位类别； 使用矿石图像训练深度卷积神经网络提取矿石特征，获得图像特征提取模型，并保存图像特征提取模型的参数；其中，所述深度卷积神经网络使用VGGNet或ResNet； 构建识别模型，所述识别模型包括：均能进行特征提取与降维的第一分支与第二分支；将第一分支与第二分支获得的结果进行特征拼接并输入三层线性层和SoftMax层；对识别模型的参数随机初始化；使用标记有矿石品位类别的矿石图像训练识别模型； 在训练过程中，让图像特征提取模型使用保存的参数，将矿石图像输入图像特征提取模型，获得矿石图像的三维特征图，并分别构建三维特征图的格拉姆矩阵和三维特征图的局部二值模式矩阵；将三维特征图与局部二值模式矩阵沿深度和维度进行特征拼接，获得特征拼接结果；将特征拼接结果输入第一分支获得第一特征信息；将三维特征图的格拉姆矩阵输入第二分支获得第二特征信息；将第一特征信息和第二特征信息沿深度和维度进行特征拼接，获得分支拼接特征；将分支拼接特征输入连续三个线性层进行线性变换，并将线性变换结果输入Softmax层获得矿石属于各类矿石品位的预测概率；当满足训练需求时停止训练，获得品位识别模型； 将待测矿石图像输入图像特征提取模型获得待测矿石图像的三维特征图；根据待测矿石图像的三维特征图的格拉姆矩阵和局部二值模式矩阵，使用品位识别模型获得矿石属于各类矿石品位的预测概率，根据预测概率确定待测矿石图像中矿石的品位。

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