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龙图腾网获悉东北石油大学申请的专利一种基于改进Swin Transformer的砂岩显微图像分类方法及系统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：CN118570797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410562542.1，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于改进Swin Transformer的砂岩显微图像分类方法及系统是由霍凤财;董宏丽;李虹江;任伟建;康朝海;张会珍;霍宇涵;王闯;侯男设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Swin Transformer的砂岩显微图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于改进SwinTransformer的砂岩显微图像分类方法及系统，涉及基于人工智能的地质与油气勘查领域。本发明是针对砂岩图像本身的复杂纹理特性、类别间的微妙差异以及训练样本分布的不均衡性，利用现有的深度学习方法无法进行对砂岩显微图像进行准确分类的问题而提出的。本发明通过改进Swin‑Transformer框架并引入三个关键技术模块：空间自适应增强模块、局部感知块以及平衡自适应机制，有效应对了传统深度学习方法在砂岩显微图像分类任务中遇到的主要问题。这些模块的综合运用不仅增强了模型对砂岩显微图像中细微特征的捕获能力，还优化了模型在处理不同砂岩类别图像时的分类精度，并在处理样本不平衡问题上展示出了更佳的泛化能力。本发明不仅显著提升砂岩显微图像的自动分类性能，还能为地质图像处理和分析领域带来新的技术方案和研究思路。

本发明授权一种基于改进Swin Transformer的砂岩显微图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SwinTransformer的砂岩显微图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、构建并应用涵盖多个地质区域的高质量砂岩显微图像数据集，用于模型的训练和评估； 步骤二、集成空间自适应增强模块SAEM到SwinTransformerblock中，并将其置于自注意力模块和多层感知器之间， 所述SAEM通过全局平均池化、1*1卷积和自适应深度可分离卷积实现对砂岩显微图像的特征的动态调整，用于捕捉砂岩显微图像的整体特征，通过卷积操作精细地处理砂岩显微图像局部细节，在动态调整卷积核大小以适应不同输入特征时，响应不同像素位置； 所述SAEM通过Sigmoid激活函数转化注意力权重以增强对砂岩显微图像中关键纹理的表达； 步骤三、将局部感知块LPB作为每个SwinTransformerblock前的高级预处理单元； 步骤四、针对经步骤二、步骤三获得Geo-Swin-Transformer模型利用步骤一中的砂岩显微图像数据集进行训练，在训练中应用平衡自适应机制BAM动态调整总损失BAMLOSS中的类别权重； 步骤五、在训练阶段伴随着模型评估，模型评估包括准确率、召回率以及F1分数多个指标以全面评估模型性能，如果评估不达标，则返回步骤二、三、四，依次对空间自适应增强模块、局部感知块、平衡自适应机制进行结构改进，直至评估达标； 其中所述平衡自适应机制BAM用于通过结合加权交叉熵、双重焦点损失和在线难例挖掘OHEM技术，针对难以分类的样本和类别不平衡进行优化处理，动态类权重用于缓解类别不平衡带来的影响；双重焦点损失部分更有效地训练难以分类的样本，减少易分类样本的影响；而OHEM部分则通过聚焦于损失最大的样本，强化Geo-Swin-Transformer对难分样本的学习； 所述平衡自适应机制BAM具体实现过程为： 首先定义基础的交叉熵损失： 其中，y是真实标签的独热编码，是模型预测的概率分布，C是类别总数； 动态类权重通过以下公式给出： WeightedCELoss＝CELoss×Wy 其中，Wy是根据真实标签y选择的对应类别的权重；动态类权重能够动态地调整对不同类别的关注度； 双焦点损失的计算公式为： DualFocalLoss＝α·1-ptγ·WeightedCELoss 其中，pt是模型对正确类别的预测概率，α和γ是用于调节的超参数； 在线难样本挖掘OHEM损失通过选取加权交叉熵损失最大的一部分样本来计算： 总损失BAMLoss是DualFocalLoss和OHEMLoss加权求和的结果： BAMLoss＝ωDualFocalLoss·DualFocalLoss+ωOHEMLoss·OHEMLoss 其中ωDualFocalLoss和ωOHEMLoss分别是DualFocalLoss和OHEMLoss的权重，ωDualFocalLoss和ωOHEMLoss根据以下策略自适应调节： 如果某一个损失部分相对较高，ωDualFocalLoss或ωOHEMLoss在下一轮训练中将会获得更大的权重。

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