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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：本发明涉及矿业工程领域，公开了一种基于机器视觉的矿物识方法及相关装置，方法包括：通过已预训练好的深度学习网络ConvNeXt模型对矿物图片进行矿物种类识别，得到识别结果；当矿物种类识别结果错误时，提取深度学习网络ConvNeXt模型中任意层的热力图；根据所述热力图，对深度学习网络ConvNeXt模型进行参数调整，直至深度学习网络ConvNeXt模型准确识别出矿物图片中的矿物种类。本发明以机器视觉作为研究方法，贯穿于矿物识别ConvNeXt模型构建与矿物识别实验验证，以及矿物识别移动端应用的整个流程之中，对于矿物识别领域具有重要的理论价值与实际意义。
主权项：1.一种基于机器视觉的矿物识方法，其特征在于，包括：通过已预训练好的深度学习网络ConvNeXt模型对矿物图片进行矿物种类识别，得到识别结果；当矿物种类识别结果错误时，提取深度学习网络ConvNeXt模型中任意层的热力图；根据所述热力图，对深度学习网络ConvNeXt模型进行参数调整，直至深度学习网络ConvNeXt模型准确识别出矿物图片中的矿物种类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 一种基于机器视觉的矿物识方法及相关装置
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