矿物识别

作品数：79被引量：508H指数：14
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相关机构：中国地质大学（北京）核工业北京地质研究院中国国土资源航空物探遥感中心中国地质大学（武汉）更多>>
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融合改进残差网络和注意力的黏土矿物图像分类
《计算机工程与应用》2024年第23期333-339,共7页杜睿山 陈雨欣 孟令东 张桐 程佳薪 
黑龙江省自然科学基金(LH2021F004)。
黏土矿物是广泛存在于沉积盆地中的含水铝硅酸盐矿物,通过扫描电子显微镜(scanning electron microscopy,SEM)获取黏土矿物在此基础上进行识别,需要获取黏土矿物的多样性和易于分辨的特征信息,然而卷积神经网络其特征提取能力仍存在不足...
关键词：深度学习 矿物识别 图像分类 多尺度特征 通道注意力 自注意力 
基于数据增强和集成学习的矿物图像识别被引量：2
《地学前缘》2024年第4期87-94,共8页王琳 季晓慧 杨眉 何明跃 张招崇 曾姗 王玉柱 
国家科技资源共享服务平台——国家岩矿化石标本资源库子项目(NCSTI-RMF20230107)。
矿物识别是地质学研究的一个重要部分,对于资源勘探、岩石分类和地质环境监测都有着重要的意义。然而,传统方法通常依赖人的经验进行主观判断,并且效率低下。近年来,已有许多研究将深度学习的图像分类技术应用于矿物识别,以客观快速地...
关键词：矿物识别 深度卷积生成对抗网络 数据增强 集成学习 
基于改进ConvNeXt网络的矿物图像智能识别被引量：1
《地质通报》2024年第7期1266-1275,共10页李雷 卢才武 江松 景文刚 王洛锋 
国家自然科学基金面上项目《地下金属矿山岩体破坏多源异质流数据智能融合与态势评估研究》(批准号:51974223);国家自然科学基金青年项目《基于数据-知识混合驱动的露天矿复杂边坡灾害识别与预警》(批准号:52104146)。
矿物识别是地质研究的重要工作,但是如何准确识别矿物仍然是一项重要的挑战。针对矿物形态特征,提出了一种利用迁移学习策略并引入通道注意力的改进ConvNeXt网络矿物图像智能识别模型。首先,利用ImageNet数据集上已预训练的ConvNeXt网...
关键词：矿物图像 ConvNeXt 迁移学习 注意力机制 矿物识别 
基于EMD距离度量的小样本矿物图像分类
《郑州大学学报（理学版）》2023年第6期63-70,共8页杜睿山 张轶楠 孟令东 张桐 
国家自然科学基金联合基金项目(U20A2093);东北石油大学引导性创新基金项目(2020YDL-04)。
在复杂的地质勘探条件下准确完成矿物识别是一项重要的任务。基于数据驱动的深度学习模型能精确识别各类岩石矿物,但需要构建庞大且完备的数据集,在实际情况下难以应用。针对此问题,结合小样本学习、度量学习以及元学习训练策略,使用EM...
关键词：小样本学习 度量学习 EMD距离 特征增强 矿物识别 
深度学习在选矿领域的应用进展被引量：4
《化工矿物与加工》2023年第8期69-74,82,共7页田妞 黄宋魏 和丽芳 杨社平 字佳林 黄斌 
云南省科技厅基金项目(202101AT070277);云南省万人计划人才项目(CG22166F219A);国家磷资源开发利用工程技术研究中心开放基金项目(NECP2022-11)。
深度学习作为一门新兴技术,可以很好地处理非线性问题以及排除由主观经验导致的稳定性低等问题,已成为选矿领域的研究热点。阐述了基于计算机图像处理技术的深度学习原理,综述了深度学习在矿物识别、碎矿和磨矿、浮选、重选、磁选等方...
关键词：选矿 深度学习 图像处理 智能化 矿物识别 磨矿参数优化 
基于改进的SKnet和Bi-GRU的岩石薄片图像矿物识别被引量：3
《智能计算机与应用》2023年第1期104-111,共8页刘勇 吴晓红 滕奇志 何海波 
国家自然科学基金项目资助(62071315)。
通过分析岩石薄片中矿物成分,研究储集层空间结构,对后续的油气勘探开发具有重要意义。基于正交偏光序列图像的矿物识别研究已经取得了一些成果,但多数方法未利用矿物颗粒在序列图中的变化信息,本文借鉴视频分类的思想,针对岩石矿物颗...
关键词：矿物颗粒识别 偏光序列图像 消光性 SKnet 双向门控循环单元 
基于高光谱图像的矿物种类深度识别方法被引量：3
《有色金属科学与工程》2022年第5期114-119,共6页王吉源 
江西省教育厅青年项目(GJJ180483)。
矿物识别较大程度上依赖人工经验判断,这种方法成本高昂且受矿物识别人主观影响较大,文中提出利用深度学习神经网络的方法自动识别矿物种类。通过模拟专家目视识别矿物的方式采集了矿物RGB图像和高光谱图像样本,利用以上样本对卷积神经...
关键词：矿物识别 RGB 高光谱 卷积神经网络 
基于优化K-P-Means解混方法的高光谱图像矿物识别被引量：1
《自然资源遥感》2022年第3期43-49,共7页孙肖 徐林林 王晓阳 田野 王伟 张中跃 
中国地质调查局项目“辽阳市多要素城市地质调查”(编号:DD20191025)资助。
有效的高光谱混合像元分解方法可以提高矿物信息提取的精度。为进一步研究高光谱混合像元分解方法,采用线性光谱混合模型解释高光谱图像的成像机制,用不同矿物端元的线性组合表达混合像元。在最大似然估计的框架下,利用期望最大算法对...
关键词：矿物 高光谱图像 端元 解混 稳健 
双能X射线透射矿物识别系统图像处理设计被引量：16
《有色金属（选矿部分）》2021年第1期101-106,111,共7页高航 王建英 张雪峰 赵德胜 
为了实现将简单矿石中的有用矿物与脉石在视觉范围内直观区分开,提高物理选矿效率,探索设计了一种图像处理方法用以优化双能X射线透射技术,使之完善成选矿专用系统。矿石经过该系统处理后能够形成清晰、明显的矿物分布图像,从而直观观...
关键词：双能X射线 图像处理 物理选矿 
耦合颜色和纹理特征的矿物图像数据深度学习模型与智能识别方法被引量：24
《大地构造与成矿学》2020年第2期203-211,共9页李明超 刘承照 张野 朱月琴 
天津市杰出青年科学基金项目(17JCJQJC44000);国家优秀青年科学基金项目(51622904);国家重点研发计划项目(2016YFC0600510)联合资助。
在野外地质勘探过程中,矿物识别是一项重要的任务。但是在复杂的地质勘探条件下准确识别矿物是一项极具挑战性的任务。本文首先结合矿物知识,对图像中矿物的颜色和亮度进行判别,从而强化矿物图像的纹理特征,基于强化后的纹理特征,利用...
关键词：矿物识别 图像分类 深度学习 迁移学习 智能识别 
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