[发明专利]一种基于轻量级目标检测架构的矿物智能分选方法在审
| 申请号： | 202211547201.4 | 申请日： | 2022-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN115953568A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 邓方;刘洋;王雪旖;陈杰 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/22 | 分类号： | G06V10/22;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/42;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 张丽娜 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于轻量级目标检测架构的矿物智能分选方法，实现了高精度、高速度、低体积、低计算复杂度的智能矿物分选。利用矿物图像轻量级目标检测模型，可精确、快速、高效地实现矿物目标的定位与识别，相较于基于深度学习图像分类技术的矿物分选方法，本发明实现了定位与识别的一体化矿物智能分选，无需额外的整体任务划分过程，实现了端到端的整合。通过注意力机制和基于注意力机制的路径聚合网络增强了模型的特征提取能力，对表观差异较小、尺度差异较大的矿物目标仍能保持着优秀的识别能力。对于粘连、重叠的矿石目标和非矿石目标，本发明所提供的方法能够独立识别并精确定位，解决了现有技术中的漏检、误检问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轻量级 目标 检测 架构 矿物 智能 分选 方法 | ||
【主权项】：
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