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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于图神经网络和对比学习的矿山场景分割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：CN119942101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411760984.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于图神经网络和对比学习的矿山场景分割方法及系统是由王泽熙;万林设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络和对比学习的矿山场景分割方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于图神经网络和对比学习的矿山场景分割方法及系统，所述方法可以在获取矿山区域图像后，调用分割模型。通过分割模型的编码器在矿山区域图像中进行特征提取，以获得矿山区域图像的特征表示。并通过分割模型的解码器将特征表示扩展为矿山区域图像的原始维度，以生成并输出分割结果图像。其中，所述分割模型的编码器还包括LORA微调模块，可以在训练过程中通过引入低秩矩阵调整SAM骨干网络的模型参数。所述方法可以通过将深度学习应用到矿山识别领域，提高矿山监测的效率和准确性。利用自动化的影像分析和解译过程，迅速完成对矿山边界的识别，提高分割效率。

本发明授权基于图神经网络和对比学习的矿山场景分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络和对比学习的矿山场景分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取矿山区域图像； 调用分割模型，所述分割模型为通过额外输出头进行对比学习训练获得的深度学习模型；所述分割模型包括编码器和解码器，所述编码器包括预训练的SAM骨干网络和低秩适应LORA微调模块；所述LORA微调模块被配置为在训练过程中通过引入低秩矩阵调整所述SAM骨干网络的模型参数；所述解码器包括基于图神经网络的特征传播工具； 通过所述编码器在所述矿山区域图像中进行特征提取，以获得所述矿山区域图像的特征表示，包括：从所述矿山区域图像中读取原始数据，所述原始数据包括所述矿山区域图像中像素点的像素值；获取所述SAM骨干网络的下采样权重矩阵和下采样偏置向量；根据所述下采样权重矩阵和所述下采样偏置向量，将所述原始数据映射到目标特征空间，以获得隐藏层输出数据；基于线性整流单元激活函数，将所述隐藏层输出数据转化为激活输出数据，所述线性整流单元激活函数用于将所述隐藏层输出数据中的负值置零，正值保留不变；根据所述激活输出数据生成所述矿山区域图像的特征表示； 通过所述解码器将所述特征表示扩展为所述矿山区域图像的原始维度，以生成分割结果图像； 输出所述分割结果图像。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。

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