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龙图腾网获悉东华理工大学南昌校区申请的专利基于生成对抗网络和低秩线性池化的铜矿石预选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：CN120107699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510577621.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于生成对抗网络和低秩线性池化的铜矿石预选方法是由何剑锋;汪雪元;聂逢君;钟国韵;李卫东;刁帆;冯灿翔;王文;袁兆林;魏超;丁鹏;叶志翔设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络和低秩线性池化的铜矿石预选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生成对抗网络和低秩线性池化的铜矿石预选方法，包括如下步骤：获取铜矿石的高能X射线透射图像和低能X射线透射图像；采用改进生成对抗网络对高能和低能X射线透射图像进行融合，得到双能X射线融合图像；构建铜矿石预选模型；将铜矿石的高能、低能和双能X射线融合图像输入模型中进行特征提取，并采用低秩三线性池化对提取的各特征向量进行融合后进行分类，得到铜矿石的预选结果；本发明设计的铜矿石预选模型中通过改进低秩双线性池化，以低秩三线性池化特征融合策略，实现三种图像特征的联合表示求解，可适应多模态数据输入需求，对铜矿石目标矿石和废石的分类性能有进一步提升。

本发明授权基于生成对抗网络和低秩线性池化的铜矿石预选方法在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗网络和低秩线性池化的铜矿石预选方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：基于双能X射线成像设备获取铜矿石的高能X射线透射图像和低能X射线透射图像； 步骤S2：采用改进生成对抗网络对铜矿石的高能X射线透射图像和低能X射线透射图像进行模态融合，得到铜矿石的双能X射线融合图像； 所述改进生成对抗网络是在原生成对抗网络的基础上增加一个判别器； 步骤S3：构建铜矿石预选模型，铜矿石预选模型包括特征提取编码层、特征融合编码层和分类解码层； 步骤S4：将铜矿石的高能X射线透射图像、低能X射线透射图像和双能X射线融合图像输入特征提取编码层，得到高能、低能和双能特征向量； 步骤S5：将高能、低能和双能特征向量输入特征融合编码层，特征融合编码层采用低秩三线性池化对高能、低能和双能特征向量进行融合，得到融合特征向量； 步骤S6：将融合特征向量输入分类解码层中进行分类，得到铜矿石的预选结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东华理工大学南昌校区，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区广兰大道418号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。