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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利离子型稀土矿区监测和面积估算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：CN118537742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410654219.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权离子型稀土矿区监测和面积估算方法及系统是由巫兆聪;巫昶;汪鹏;方瑞欣设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本离子型稀土矿区监测和面积估算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种离子型稀土矿区监测和面积估算方法及系统，包括：获取包含目标检测区域的遥感影像数据，并对遥感影像进行预处理；将预处理后的遥感影像制作成用于目标检测的离子型稀土采矿活动特征标识的数据集；构建YOLOv8目标检测模型并对其进行改进；采用制作的数据集对改进后的YOLOv8目标检测模型进行训练，并利用训练后的YOLOv8目标检测模型对离子型稀土采矿活动特征类别进行识别；根据识别结果，计算各采矿活动特征类别在地理坐标系的空间位置信息，以对离子型稀土开采行为进行监测及准确定位。本发明解决了现有离子型稀土采矿活动监测存在的矿点分布零散、人力成本消耗量大等问题，能准确地对离子型稀土矿开采行为进行识别以及遥感影像解译。

本发明授权离子型稀土矿区监测和面积估算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于遥感影像的离子型稀土矿区监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取包含目标检测区域的遥感影像数据，并对遥感影像进行预处理；步骤2、将步骤1预处理后的遥感影像制作成用于目标检测的离子型稀土采矿活动特征标识的数据集；步骤3、构建YOLOv8目标检测模型并对其进行改进；步骤4、采用步骤2制作的数据集对改进后的YOLOv8目标检测模型进行训练，并利用训练后的YOLOv8目标检测模型对离子型稀土采矿活动特征类别进行识别；步骤5、根据步骤4的识别结果，计算各采矿活动特征类别在地理坐标系的空间位置信息，以对离子型稀土开采行为进行监测及准确定位；步骤3中对YOLOv8目标检测模型进行改进的方法如下：（1）引入渐进特征金字塔网络AsymptoticFeaturePyramidNetwork结构改进原YOLOv8目标检测模型的颈部网络结构，以将高级语义信息与低级空间位置信息进行相互融合；（2）将卷积块注意力模块ConvolutionalBlockAttentionModule融合到原YOLOv8目标检测模型的颈部网络结构中；（3）在模型推理环节引入SlicingAidedHyperinference模块，该模块将代推理的影像划分为M*N含重叠部分的切片，针对每个切片进行目标检测，设定交并比阈值，使用非极大值抑制剔除冗余的重叠检测框最，终推理结果合并回原始图像大小；引入渐进特征金字塔网络结构改进原YOLOv8目标检测模型的颈部网络结构的具体方法包括：将特征提取网络结构中第三个CSPLayer_2Conv模块与最后一个SPPF模块对应连接到多个ASFF2模块中，再将多个ASFF2模块分别对各连接到包括连续多个CSPLayer_2Conv模块的上采样结构中，同时将特征提取网络结构中第二个CSPLayer_2Conv模块与上采样结构最后一个CSPLayer_2Conv模块连接；之后将上采样结构中的CSPLayer_2Conv模块对应连接到ASFF3模块中，最后再将多个ASFF3模块分别对应连接到包括连续多个CSPLayer_2Conv模块的下采样结构中；将卷积块注意力模块融合到原YOLOv8目标检测模型的颈部网络结构的具体方法包括：将包括多个连续的CSPLayer_2Conv模块的下采样结构中的多个CSPLayer_2Conv模块分别对应连接多个CBMA注意力模块，再将所述多个CBMA注意力模块分别连接针对不同目标尺寸的Dectect检测头模块上；计算各采矿活动特征类别在地理坐标系的空间位置信息的方法包括：将改进后YOLOv8目标检测模型生成的识别对象中心点基于影像切片的像素坐标系坐标转换为代表现实空间位置的平面坐标系坐标，其中，像素坐标与平面坐标转换公式为： 式中，、表示检测框中心点的像素坐标；、表示检测框左上角的像素坐标；、表示检测框右下角的像素坐标；、表示点的像素坐标；、表示点的平面坐标；、表示切片左上角的平面坐标；、表示遥感影像水平方向和垂直方向上的空间分辨率。

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