[发明专利]基于深度卷积融合多尺度图像特征的矿物分类方法有效
| 申请号： | 202310662932.1 | 申请日： | 2023-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN116416479B | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 刘耀坤;黄学雨;常绍鹏 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学南昌校区 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/52;G06V10/82;G06V10/54;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江西省亿研专利代理有限公司 36155 | 代理人： | 陈小媛 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市昌*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习领域，更具体的说，它涉及一种基于深度卷积融合多尺度图像特征的矿物分类方法。基于深度卷积融合多尺度图像特征的矿物分类方法，包括：S1，获取石墨矿图像；S2，对石墨矿图像进行预处理；S3，将待分类图像送入训练好的深度卷积分类模型中进行分类，输出矿物类型。本发明通过空间注意力机制层和深度卷积层对矿物特征进行提取，融合矿物图像的空间特征和通道特征等多尺度特征，从而在通道维度和空间维度两方面描述石墨矿石图像的纹理信息，逐步捕获空间和通道间的相关性，引导网络关注目标区域，更加全面地捕获石墨矿石图像的纹理特征，提升石墨矿石图像的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 融合 尺度 图像 特征 矿物 分类 方法 | ||
【主权项】：
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