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龙图腾网恭喜合肥瑞云超微识别技术有限公司申请的专利基于深度学习的矿石分选系统及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：CN120014375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510489947.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的矿石分选系统及方法是由贾星明;方彧;桂岳;孙敏;孙涛;许启军;焦亚楠设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的矿石分选系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的矿石分选系统及方法，其中方法包括：通过若干层振动筛将原矿石进行粒径分级与洗矿处理，得到预处理的分级矿石，并采集得到预处理的分级矿石的图像数据和高光谱数据；利用基于深度学习算法构建的第一网络和第二网络分别提取图像数据的表面特征和高光谱数据的光谱特征，并将表面特征和光谱特征融合后输入至分类网络，得到矿石类型和矿石主成分；根据传送带速度、矿石质量以及空气密度计算得到喷气参数，并确定精矿的分选指令，根据喷气参数和分选指令执行矿石分选。本发明涉及矿石技术领域，解决了现有矿石分选方法处理效率低、分选准确性不足的技术问题。

本发明授权基于深度学习的矿石分选系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的矿石分选系统，其特征在于，包括： 数据采集模块：用于通过若干层振动筛将原矿石进行粒径分级与洗矿处理，得到预处理的分级矿石，并采集得到预处理的分级矿石的图像数据和高光谱数据； 矿石分类模块：用于利用基于深度学习算法构建的第一网络和第二网络分别提取图像数据的表面特征和高光谱数据的光谱特征，并将表面特征和光谱特征融合后输入至分类网络，得到矿石类型和矿石主成分；其中，矿石类型包括精矿、中矿和尾矿； 分选执行模块：用于根据传送带速度、矿石质量以及空气密度计算得到喷气参数，并确定精矿的分选指令，根据喷气参数和分选指令执行矿石分选； 其中，所述第一网络，包括依次构成的多尺度残差金字塔模块、动态卷积注意力模块以及Transformer编码器；其中， 所述多尺度残差金字塔模块的输入为图像数据，包含若干级并联的由膨胀卷积与空洞空间金字塔池化层构成的膨胀卷积分支，并通过双线性插值上采样通道拼接以及1×1卷积层将若干级膨胀卷积分支的输出进行聚合，得到聚合特征Fagg； 所述动态卷积注意力模块的输入为聚合特征，包含由全局平均池化层、1×1卷积层以及ReLU函数构成的参数生成网络和由深度可分离卷积和残差连接构成的动态核卷积模块，得到注意力增强特征，并输入至Transformer编码器，得到表面特征。

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