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龙图腾网恭喜北京网藤科技有限公司申请的专利基于深度学习的自适应光照强度下矿石快速分拣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：CN119863665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510328165.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的自适应光照强度下矿石快速分拣方法是由刘磊;王传政;李彬;申富海设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自适应光照强度下矿石快速分拣方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的自适应光照强度下矿石快速分拣方法，涉及矿石分拣技术领域，包括获取光照强度分布信息和矿石三维点云数据，基于四元数姿态估计计算矿石空间朝向参数；将获取的数据输入分层光照补偿网络，通过自适应亮度映射和局部光斑校正，结合反射率恢复和非局部均值滤波获得光照归一化增强图像；将光照归一化增强图像和矿石三维点云数据输入多分支特征提取网络，构建特征高阶关联，采用自适应特征重构和条件随机场优化特征；将重构特征输入基于主动学习的分类模型，利用自组织映射网络优化特征流形空间，结合自适应熵阈值筛选和不确定性感知的主动采样进行样本标注，通过随机森林集成实现矿石分类和分拣。

本发明授权基于深度学习的自适应光照强度下矿石快速分拣方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的自适应光照强度下矿石快速分拣方法，其特征在于，包括：获取光照强度分布信息和矿石三维点云数据，基于四元数姿态估计算法计算矿石空间朝向参数；将光照强度分布信息、矿石三维点云数据和矿石空间朝向参数输入分层光照补偿网络，通过自适应亮度映射和局部光斑校正修正异常区域，采用反射率恢复算法和非局部均值滤波得到光照归一化增强图像；将光照归一化增强图像和矿石三维点云数据输入多分支特征提取网络，经特征解耦模块确定分离特征，对分离特征通过希尔伯特变换获取相位特征，利用递归神经张量网络将相位特征构建特征高阶关联，通过自适应特征重构模块和条件随机场得到优化的重构特征；将重构特征输入基于主动学习的分类模型，利用自组织映射网络构建并优化特征流形空间，基于自适应熵阈值筛选待标注样本，采用不确定性感知的主动采样策略对待标注样本进行标注并优化分类模型，通过随机森林集成框架融合预测结果获取矿石分类结果并执行矿石分拣。

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