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龙图腾网获悉陕西省地质科技中心申请的专利基于图像识别的野外地质标本快速分类与知识推送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：CN121280808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511823400.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像识别的野外地质标本快速分类与知识推送系统是由任娟刚;杨志东;吴琼设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的野外地质标本快速分类与知识推送系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的野外地质标本快速分类与知识推送系统，涉及图像识别处理技术领域，包括标本图像采集与预处理模块，采集地质标本图像，并对图像进行降噪、颜色校准、标本区域分割和特征增强处理；深度学习分类模型模块，根据地质标本图像，基于卷积神经网络识别标本类型及具体类别；知识库构建与知识推送模块，构建关联知识库，基于深度学习分类结果和用户身份推送个性化知识，支持野外即时查阅；数据管理与同步模块，记录标本分类结果、采集信息，实现本地与云端的数据同步；人机交互模块，提供简洁操作界面，适配野外操作需求。解决了现有技术中分类准确率低的问题，提高了野外环境适配度以及知识推送即时性。

本发明授权基于图像识别的野外地质标本快速分类与知识推送系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的野外地质标本快速分类与知识推送系统，其特征在于，包括标本图像采集与预处理模块，深度学习分类模型模块，知识库构建与知识推送模块，数据管理与同步模块，人机交互模块，模块之间存在连接： 标本图像采集与预处理模块，采集地质标本图像，并对图像进行降噪、颜色校准、标本区域分割和特征增强处理，消除环境干扰； 深度学习分类模型模块，根据预处理后的地质标本图像，基于卷积神经网络识别标本类型及具体类别，实现过程如下： 以轻量化的MobileNetV3-Large作为基础网络，网络包含16个Bottleneck块，在每个Bottleneck块后嵌入CBAM注意力模块，通过通道注意力+空间注意力双重加权优化特征，过程如下： 对输入预处理后的地质标本图像分别进行平均池化与最大池化，经多层感知机处理后，通过Sigmoid函数输出通道注意力权重； 将地质标本图像的平均池化结果与最大池化结果拼接，输出空间注意力权重； 通过注意力加权得到优化后的地质标本图像； 将优化后的地质标本图像作为卷积神经网络模型输入，通过MobileNetV3-Large基础网络与CBAM注意力模块，从输入图像中逐层提取从低级到高级的特征，最终输出高维语义特征向量； 根据高维语义特征向量通过大类-细类双分支分类头识别标本类型及具体类别； 知识库构建与知识推送模块，构建关联知识库，基于深度学习分类结果和用户身份推送个性化知识，支持野外即时查阅； 数据管理与同步模块，记录标本分类结果、采集信息，实现本地与云端的数据同步，支持后续分析； 人机交互模块，提供简洁操作界面，适配野外单手操作需求。

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陕西省地质科技中心，其通讯地址为：710004 陕西省西安市解放路280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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