公开(公告)号：CN117975448A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410015925.7

申请日：2024-01-05

申请人： 中国矿业大学

发明人： 邹亮 ,  赵荣焕 ,  徐志斌 ,  雷萌 ,  周星翰 ,  郑丽娜 ,  何坤

IPC分类号： G06V20/69 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

摘要： 本发明公开了一种基于跨模态融合和注意力机制的有机质显微组分鉴定方法，属于人工智能及地质领域。传统的有机质显微组分鉴定方法存在劳动强度大、主观性高、效率低等问题，限制了其在工业领域中的应用。本申请提出的自动化鉴定方法，将有机质显微图像中的组分识别任务转化为像素级分类问题。其核心技术包括：提出了CFA‑Unet模型，融合油浸反射光和荧光图像，实现了有机质显微组分像素级分类。引入跨模态融合方法，加强模态间特征信息交互，并采用加权注意力机制，减少组分误识别。实验证明，本申请中的CFA‑Unet模型取得了卓越性能，具有更强的分割性能、抗干扰能力和泛化性能。此技术的应用能够有效提高有机质资源质量评估的效率和精度。