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中国地质大学（北京） > 科技成果 > 正文

一款准确的野外矿物智能识别手机软件

2021-05-10 10:02:29
云上高博会 https://heec.cahe.edu.cn
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所属领域:
人工智能
项目成果/简介:

图1. 矿识的4个页面

a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取

b: 截取待识别矿物中心图

c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果

d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别

表1 矿识与其他相关工作的对比

图片类型

相关研究

性能

可识别矿物数

准确率(%)

Raman spectroscopy

拉曼光谱

Computers & geosciences 2013

6

83.0

Microscope

显微镜

Sensors 2019

4

90.9

Mathematical and Computational Applications 2011

5

93.9

Photo

相机图片

Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008

6

91.0

Minerals 2019

12

74.2

photo & hardness

相机图片+硬度

矿识

36

90.6

 

表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率

矿物名

样本数 

仅用图片识别的正确数

结合图片与硬度识别的正确数

Agate玛瑙

5

5

5

almandine铁铝榴石

6

4

4

azurite蓝铜矿

2

1

2

beryl绿柱石

1

1

1

chalcopyrite黄铜矿

2

1

2

cinnabar辰砂

1

1

1

copper铜

2

2

2

fluorite萤石，氟石

11

8

10

galena方铅矿

3

2

3

halite石盐

1

1

1

hematite赤铁矿

8

1

5

malachite孔雀石

6

5

5

opal欧泊

1

1

1

orpiment雌黄

3

1

3

pyrite黄铁矿

6

5

6

quartz石英

4

4

4

sphalerite闪锌矿

1

0

0

stibnite辉锑矿

8

7

8

sulphur硫磺

2

2

2

total

73

52

65

Accuracy

\

71.2%

89%

 

 

知识产权类型:
发明专利
知识产权编号:
ZL201910345347.2
技术成熟度:
已有样品
技术先进程度:
达到国际先进水平
成果获得方式:
独立研究
获得政府支持情况:
省级以下
计划/专项类别:
中国地质大学（北京）科技成果转化专项基金
获得经费:
1.00万元
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