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龙图腾网获悉中海油能源发展股份有限公司申请的专利一种基于多元图像信息的重矿物智能识别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：CN115908782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210908015.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多元图像信息的重矿物智能识别方法是由李洋冰;柳雪青;刘再振;胡维强;臧春艳;税蕾蕾;李盼盼;贺银军;李晨晨;李志勇;曹地;佟朝辉;乔方;李安澜设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多元图像信息的重矿物智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多元图像信息的重矿物智能识别方法，通过分离重矿物，获取单偏光图像、正交光图像和反射光图像；将上述各图像对齐，获取单偏光全貌图、正交光全貌图和反射光全貌图；将上述各全貌图进行颗粒分割，获取分割后的颗粒图像；将分割后颗粒图像和对应的真实标签作为训练数据，得到多通道识别模型，用于对待识别重矿物的颗粒图像进行识别，获取识别结果。本发明利用图像识别技术及自动学习能力，建立不同重矿物在单偏光、正交光、反射光等不同光性下图像特征与重矿物种类复杂关系，进而通过对多元图像的分割识别来实现不同种类重矿物的识别和自动计量，提高了工作效率与准确率，减少了人员暴露在有毒试剂环境中的时间，降低了安全风险。

本发明授权一种基于多元图像信息的重矿物智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元图像信息的重矿物智能识别方法，其特征在于：包括以下步骤， S1：分离重矿物，获取单偏光图像、正交光图像和反射光图像； S2：将所述单偏光图像、所述正交光图像和所述反射光图像进行对齐，获取单偏光全貌图、正交光全貌图和反射光全貌图； S3：将所述单偏光全貌图、所述正交光全貌图和所述反射光全貌图进行颗粒分割，获取单偏光全貌颗粒图、正交光全貌颗粒图和反射光全貌颗粒图，所述S3包括以下步骤， S31：对于所述单偏光全貌图，根据公式，获取所述单偏光全貌图中像素点x与其周围任一像素点y，在RGB三个值的相关性，公式如下： 其中表示数学期望；X为像素点x处的RGB三个通道的数值构成的向量；Y为像素点y处的RGB三个通道的数值构成的向量；为向量X的均值，为向量Y的均值；为向量X中第i个通道的数值构成的向量；为向量Y中第i个通道的数值构成的向量； S32：获取所述像素点x与周围八个像素点相关性的均值，并将所述均值作为像素点x的特征值，进而得到所述单偏光全貌图中所有像素点的特征值； S33：将特征值小于0.8的像素点作为重矿物的边界点，根据重矿物的边界点进行颗粒分割，得到所述单偏光全貌颗粒图； S34：按照所述单偏光全貌图中边界点的坐标，在所述正交光全貌图和所述反射光全貌图中进行颗粒分割，分别得到所述正交光全貌颗粒图和所述反射光全貌颗粒图； S4：将所述单偏光全貌颗粒图、所述正交光全貌颗粒图、所述反射光全貌颗粒图和对应的真实标签作为训练数据训练多通道识别模型，得到训练后的多通道识别模型； S5：通过所述多通道识别模型进行识别，获取识别结果，所述多通道识别模型包括第一图像特征提取模块、第二图像特征提取模块、第三图像特征提取模块、第一单图像特征融合模块、第二单图像特征融合模块、第三单图像特征融合模块、多图像特征融合模块和分类识别模块，所述第一图像特征提取模块的输入端对应输入所述单偏光全貌颗粒图，所述第一图像特征提取模块的输出端连接所述第一单图像特征融合模块的输入端，所述第二图像特征提取模块的输入端对应输入所述正交光全貌颗粒图，所述第二图像特征提取模块的输出端连接所述第二单图像特征融合模块的输入端，所述第三图像特征提取模块的输入端对应输入所述反射光全貌颗粒图，所述第三图像特征提取模块的输出端连接所述第三单图像特征融合模块的输入端，所述第一单图像特征融合模块的输出端、所述第二单图像特征融合模块的输出端和所述第三单图像特征融合模块的输出端分别与所述多图像特征融合模块的输入端相连，所述多图像特征融合模块的输出端与所述分类识别模块的输入端相连，所述分类识别模块的输出端为所述多通道识别模型的输出端。

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