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龙图腾网获悉中海油能源发展股份有限公司申请的专利一种岩石薄片图像多阶段智能识别方法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：CN116563661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310332536.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种岩石薄片图像多阶段智能识别方法是由税蕾蕾;徐长贵;龚胜利;万欢;臧春艳;史长林;贺银军;李盼盼;郝鹏;刘博阳;蔡涛;陈韵;李洋冰;齐玉民;杨纪磊设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种岩石薄片图像多阶段智能识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种岩石薄片图像多阶段智能识别方法，步骤如下：获取对齐的岩石薄片正交偏光显微图像；对岩石颗粒进行专家标注，并得到单颗粒图像样本库；分别单颗粒图像样本库进行数据清洗；对单颗粒图像样本库中数量较少的类别进行数据增强，并划分得到各类别岩石的训练集与测试集；搭建分类网络模型；将得到的各类别岩石训练集训练搭建分类网络模型，得到对应的分类模型；基于改进软投票法的决策级融合方法，进行结果预测，得到分类结果；进行第二次分类结果识别，得到最终分类结果。本发明建立了针对岩石薄片的完整且全面的识别方法，采用二次识别的方式保证了识别精度，在岩矿储层研究和地质勘探中具有广阔的应用前景。

本发明授权一种岩石薄片图像多阶段智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种岩石薄片图像多阶段智能识别方法，其特征在于：包括以下步骤： ⅰ获取对齐的岩石薄片正交偏光显微图像； ⅱ对岩石颗粒进行专家标注，并得到单颗粒图像样本库； ⅲ分别对每类别的单颗粒图像样本库进行数据清洗； ⅳ对单颗粒图像样本库中数量较少的类别进行数据增强，并划分得到各类别岩石的训练集与测试集； ⅴ搭建分类网络模型； ⅵ将得到的各类别岩石训练集训练搭建分类网络模型，得到对应的分类模型，具体过程如下： S1.将步骤ⅳ中N类岩石颗粒的数据集训练搭建分类网络模型，得到N类别分类模型； S2.将石英、石英岩岩屑数据集，训练搭建分类网络模型，得到石英、石英岩岩屑两个类别分类模型； S3.将斜长石、变质岩屑数据集，训练搭建分类网络模型，得到斜长石、变质岩屑两个类别分类模型； S4.将正长石、条纹长石、微斜长石数据集，训练搭建分类网络模型，得到正长石、条纹长石、微斜长石三个类别分类模型； ⅶ基于改进软投票法的决策级融合方法，进行结果预测，得到分类结果，具体过程如下： S1.对一张正交偏光单颗粒图像使用分类模型进行预测，得到一组预测结果，预测结果包括top1、top2、top3、top4、top5； S2.对五张正交偏光单颗粒图像使用分类模型进行预测，得到五组预测结果； S3.取五组预测结果中的top1，如果五个top1中有三个及以上结果为同一类别，则该类别定为分类结果； S4.若五个top1中无三个及以上结果为同一类别，则加入top2的分类结果，若存在五个top1和五个top2中结果类别出现四次以上，则该类别定为分类结果； S5.除步骤S3和S4记载的两种情况外，采用投票法定出分类结果； ⅷ进行第二次分类结果识别，得到最终分类结果。

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