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中國地質大學(北京)
中國地質大學(北京) 教育部
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一款準確的野外礦物智能識別手機軟件

2021-05-10 10:02:29
云上高博會 http://www.a00n.com
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所屬領域:
人工智能
項目成果/簡介:

圖1. 礦識的4個頁面

a: 選取待識別的礦物,可現場拍照獲取或從手機相冊中選取

b: 截取待識別礦物中心圖

c: 輸入便攜硬度儀測量或經驗估計所得的硬度值后得到識別結果

d: 可以不使用硬度值,僅用圖片進行識別

表1 礦識與其他相關工作的對比

圖片類型

相關研究

性能

可識別礦物數

準確率(%)

Raman spectroscopy

拉曼光譜

Computers & geosciences 2013

6

83.0

Microscope

顯微鏡

Sensors 2019

4

90.9

Mathematical and Computational Applications 2011

5

93.9

Photo

相機圖片

Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008

6

91.0

Minerals 2019

12

74.2

photo & hardness

相機圖片+硬度

礦識

36

90.6

 

表2 礦識能夠識別的36種礦物及其準確率

礦物名

樣本數 

僅用圖片識別的正確數

結合圖片與硬度識別的正確數

Agate瑪瑙

5

5

5

almandine鐵鋁榴石

6

4

4

azurite藍銅礦

2

1

2

beryl綠柱石

1

1

1

chalcopyrite黃銅礦

2

1

2

cinnabar辰砂

1

1

1

copper銅

2

2

2

fluorite螢石,氟石

11

8

10

galena方鉛礦

3

2

3

halite石鹽

1

1

1

hematite赤鐵礦

8

1

5

malachite孔雀石

6

5

5

opal歐泊

1

1

1

orpiment雌黃

3

1

3

pyrite黃鐵礦

6

5

6

quartz石英

4

4

4

sphalerite閃鋅礦

1

0

0

stibnite輝銻礦

8

7

8

sulphur硫磺

2

2

2

total

73

52

65

Accuracy

\

71.2%

89%

 

 

知識產權類型:
發明專利
知識產權編號:
ZL201910345347.2
技術成熟度:
已有樣品
技術先進程度:
達到國際先進水平
成果獲得方式:
獨立研究
獲得政府支持情況:
省級以下
計劃/專項類別:
中國地質大學(北京)科技成果轉化專項基金
獲得經費:
1.00萬元
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