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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于深度学习的深海矿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：CN117058672B 。

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：202311065398.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于深度学习的深海矿物识别方法及系统是由杨晓桐;展铭;张建;龚炜金;王黎辉设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的深海矿物识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的深海矿物识别方法及系统，包括采集数据，拍摄水下矿物分布的视频并记录矿物分布的地理位置坐标；处理数据，对采集的水下矿物分布的视频数据按一帧的时间长度读取，从中筛选出和矿物分布有关的图片，作为数据集；把数据集划分为训练集，测试集和验证集；深度学习训练，把训练集的图片放入深度学习网络模型中进行训练，获得训练后的深度学习网络模型；深度学习验证，把验证集的图片放入训练后的深度学习网络模型中进行验证，直至验证合格；将验证集的图片输出成热力图形式；采矿车作业，根据矿物地理位置坐标，采矿车作业，输出热力图引导采矿车到达矿物分布区域。本发明可实现海底矿物分布的高精度实时识别。

本发明授权一种基于深度学习的深海矿物识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的深海矿物识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1采集数据，准备水下勘探AUV小车，在小车的四个角分别安装一个水下摄像机，负责拍摄水下矿物分布的视频；同时在AUV小车内部搭载北斗卫星定位系统和长基线定位传感器，用于记录矿物分布的地理位置坐标，在每个水下摄像机的上方都安装照明设备； 2处理数据，对采集的水下矿物分布的视频数据按一帧的时间长度读取，生成的图片数量少于3000张、大于500张，并从图片中筛选出和矿物分布有关的图片，作为训练所用的数据集；用标注工具labelme标注海底矿物的外边框，作为识别矿物分布的检测框，对每个标注的检测框都添加类别标签；把数据集划分为训练集，测试集和验证集，所划分的训练集，测试集和验证集是相互独立的，不能有重复的图片； 3深度学习训练，把训练集的图片放入深度学习网络模型中进行训练，深度学习网络模型采用yolov8网络模型进行训练，设置训练的迭代次数，训练结束会输出损失函数变化图和训练精度变化图；当输出损失函数和训练精度的曲线收敛，说明训练的结果稳定，结束训练，获得训练后的深度学习网络模型； 4深度学习验证，把验证集的图片放入训练后的深度学习网络模型中进行验证，计算平均精度均值mAP、平均精度AP、每秒传输帧数FPS、准确率P和召回率R，当平均精度均值mAP大于0.9，平均精度AP大于0.9，每秒传输帧数FPS大于120，准确率P大于0.8，召回率R大于0.8时，表明深度学习网络模型验证合格； 当平均精度均值mAP小于0.9，平均精度AP小于0.9，每秒传输帧数FPS小于120，准确率P小于0.8，召回率R小于0.8时，返回步骤3，增加训练的迭代次数，再进行深度学习训练，得到迭代后的深度学习训练模型，直至验证合格； 5将验证集的图片输出成热力图形式，采用GradCam方法产生的激活类热力图；首先在深度学习网络模型中，验证集的图片和生成热力图的程序放在同一路径下；然后在深度学习网络模型中，设置权重文件的路径和GradCam方法的参数；最后输出矿物分布的热力图形式； 6采矿车作业，根据步骤1北斗卫星定位系统中存储的矿物地理位置坐标，确定矿物分布区间；通过北斗卫星定位系统，在给定区间的中心点投放采矿车；通过无线传输控制采矿车作业，输出热力图引导采矿车到达矿物分布区域。

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