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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于轻量化卷积神经网络的煤矸石图像分类方法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：CN116342949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310311672.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于轻量化卷积神经网络的煤矸石图像分类方法是由方燎;曹珍贯;李锐;杨逊;李卓钦;李金标设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化卷积神经网络的煤矸石图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的煤矸石图像分类方法，包括采集煤矸石图像数据集，对数据集图像进行预处理并进行数据划分；将划分后的数据集进行数据增强操作；在原始Ghost模块的基础上提出更高效的轻量级卷积模块，并搭建一种煤矸石图像识别轻量化卷积神经网络；将增强后的训练数据集输入至设计好的识别模型中进行训练，得到训练好的轻量化卷积神经网络并保存模型权重参数；加载保存的模型参数文件，对测试数据集进行识别，得到预测结果。有效提高了轻量化卷积神经网络模型的识别准确率，能够很好地应用在井下工业场景来识别煤和矸石，解决了传统卷积神经网络因模型复杂度高难以部署在计算资源受限的嵌入式设备上的问题。

本发明授权一种基于轻量化卷积神经网络的煤矸石图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化卷积神经网络的煤矸石图像分类方法，所属算法包括以下步骤： 1：采集煤和矸石的可见光图像数据集，对所述数据集进行预处理并进行数据划分； 2：考虑到所训练数据集的数量少，对划分后的数据集进行数据增强； 3：在原始Ghost模块的基础上提出一种更高效的轻量化卷积模块，并搭建了一种煤矸石图像分类的轻量化卷积神经网络； 4：将增强后的训练数据集输入至设计好的轻量化卷积神经网络模型中进行训练，得到训练好的轻量化卷积神经网络模型，并保存模型权重文件； 5：加载保存的模型参数文件，将增强后的测试数据集输入模型进行预测分类，并输出每张煤矸石图片对应的类别和准确率； 所述煤矸石图像分类的轻量化卷积神经网络包括依次连接的第一个卷积模块、多个GSAG瓶颈结构、高效通道注意力模块、第二个卷积模块、平均池化模块、第三个卷积模块和全连接层； 所述GSAG瓶颈结构包括依次连接的第一个GSAG模块，第一个批量标准化模块、第一个非线性激活函数模块、挤压和激励注意力模块、第二个GSAG模块、第二个批量标准化模块以及捷径连接模块；并联的第一深度卷积模块、第二深度卷积模块、第二个批量标准化模块和第三个批量标准化模块； 所述GSAG模块包括分组卷积、廉价的线性变换、通道连接以及通道混洗。

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