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龙图腾网获悉中国地质科学院矿产资源研究所申请的专利基于深度学习的伟晶岩型锂矿预测方法及装置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：CN119478621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411261255.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的伟晶岩型锂矿预测方法及装置是由娄德波;王登红;王成辉;李婉悦;解启丽设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的伟晶岩型锂矿预测方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种基于深度学习的伟晶岩型锂矿预测方法及装置，其中，方法包括：获取待采集区域的多个不同类型的数据，并将各种类型数据的空间坐标转换至同一空间坐标系，生成地学空间数据库；对地学空间数据库中的各种类型的数据进行栅格化处理，生成预测要素图、掩膜图和预测标签图；基于目标区域的预测要素图、掩膜图和预测标签图，生成训练数据集和验证数据集；采用训练数据集和验证数据集，对预设的全卷积神经网络进行训练，生成预测模型；基于预测模型，查明所选取的待采集区域的伟晶岩型锂矿分布情况。采用上述技术方案，能够快速、有效的识别一批具有一定形态、规模和空间展布的含锂伟晶岩脉。

本发明授权基于深度学习的伟晶岩型锂矿预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的伟晶岩型锂矿预测方法，其特征在于，包括： 获取待采集区域的多个不同类型的数据，并将各种类型数据的空间坐标转换至同一空间坐标系，生成地学空间数据库，所述多个不同类型的数据包括：地质数据、物探数据、化探数据、遥感数据，以及掩膜数据； 对所述地学空间数据库中的各种类型的数据进行栅格化处理，生成预测要素图、掩膜图和预测标签图，包括：按照预设的第一网格，对所述地学空间数据库中各种类型的数据进行栅格化处理，形成各种类型的数据相对应的栅格数据，并将多个所述栅格数据进行数据合成，形成所述预测要素图；按照预设的第二网格，对所述待采集区域的掩膜空间分布图进行栅格化处理，形成所述掩膜图；从所述待采集区域中选取目标区域，并按照预设的第三网格，对所述目标区域的矿体空间分布图进行栅格化，形成预测标签图，且所述第一网格、所述第二网格和所述第三网格的大小相同；其中，在所述地质数据、所述物探数据、所述化探数据，以及所述遥感数据同时使用的情况下，在栅格化处理过程中，将比例尺最大的遥感数据的网格大小作为预设网格的大小； 基于目标区域的预测要素图、掩膜图和预测标签图，生成训练数据集和验证数据集，所述目标区域为所述待采集区域中已勘查出伟晶岩型锂矿体的区域； 采用所述训练数据集和所述验证数据集，对预设的全卷积神经网络进行训练，生成预测模型； 基于所述预测模型，查明所选取的待采集区域的伟晶岩型锂矿分布情况； 其中，所述全卷积神经网络的损失函数为： 其中，m为训练样本数、m0表示背景的训练样本数量，m1表示含锂伟晶岩脉的训练样本数量，且m＝m0+m1，背景的权重wm0＝m1m，含锂伟晶岩脉的权重wm1＝m0m；ygt i为第i个训练样本的真实值，ypre i为第i个训练样本的预测值，Lygt i,ypre i为训练样本i的损失函数。

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