武汉大学仇登高获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于yolov8模型的月球暗地幔沉积物识别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：CN119723364B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411751958.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于yolov8模型的月球暗地幔沉积物识别方法及系统是由仇登高;鄢建国;王健辉;涂志刚;苗丁锐博设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于yolov8模型的月球暗地幔沉积物识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于yolov8模型的月球暗地幔沉积物识别方法及系统，其月球暗地幔沉积物识别模型在骨架网络模块输出特征图的过程中，引入多尺度特征提取模块，使得模型采用多尺度卷积神经网络来提取图像的特征，增强了模型的尺度适应性和非线性，提高了模型检测多尺度目标的性能。本发明结合暗地幔沉积物数据与深度学习算法，提升了对复杂地形和不同尺度沉积物的识别能力。同时，本发明具有更高的检测精度和速度，能够快速响应不同观测条件下的需求，为科学研究提供更为可靠的数据支持。本发明对暗地幔沉积物的检测，对于进行天文探索、矿产资源评估和揭示月球早期的火山活动历史和构造演化过程等都能提供重要的科学依据。
本发明授权基于yolov8模型的月球暗地幔沉积物识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于yolov8模型的月球暗地幔沉积物识别方法，其特征在于，包括： 获取月球遥感影像数据的切片图像； 将所述切片图像输入训练后的月球暗地幔沉积物识别模型，输出预测的潜在DMD区域； 利用FeO和TiO2数据对潜在DMD区域进行验证，识别符合预设要求的潜在DMD区域并标记在月球遥感影像中，包括：利用月球FeO和TiO2数据与预测的潜在DMD区域进行对比分析，生成符合预设要求的DMD区域的地理位置，以及所述DMD区域与FeO和TiO2百分比含量数据的匹配信息； 其中，所述月球暗地幔沉积物识别模型的训练，包括： 构建标注了DMD区域的月球遥感影像数据集； 构建yolov8模型，并在模型的骨架网络中嵌入多尺度特征提取模块，用于精确关注DMD相关性高的区域； 基于构建的DMD数据集，采用自适应优化器和动态批量大小策略对yolov8模型进行训练，输出训练好的模型作为月球暗地幔沉积物识别模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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