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申请/专利权人：德阳昊华清平磷矿有限公司
摘要：本发明涉及矿业领域，公开了基于深度学习网络的矿石分类和粒度分级方法及系统，包括矿石信息采集终端采集待分类矿石的矿石信息，矿石识别模块根据识别特征得到响应状态，根据矿石信息中的矿石识别信息，矿石识别模块识别矿石类型，若识别为已知矿石类型，获取矿石识别信息关联的第一分类信息，将第一分类信息中的矿石识别特征，与矿石识别信息中的矿石特征进行比对，矿石识别模块输出矿石的分类和粒度分级结果。通过本发明能够高效、准确地实现矿石分类和粒度分级。
主权项：1.基于深度学习网络的矿石分类和粒度分级方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，矿石信息采集终端采集待分类矿石的矿石信息，并发送到矿石识别模块，矿石识别模块根据预设的识别特征项，在接收到的矿石信息中提取出对应的识别特征，矿石识别模块根据识别特征得到响应状态，若为识别响应，则进入步骤二；若为不响应，则丢弃接收到的矿石信息；步骤二，根据矿石信息中的矿石识别信息，矿石识别模块识别矿石类型，若识别为已知矿石类型，则进入步骤三；若为未知矿石类型，则进入步骤四；步骤三，获取矿石识别信息关联的第一分类信息，将第一分类信息中的矿石识别特征，与矿石识别信息中的矿石特征进行比对，若比对通过，进入步骤六；若比对不通过，则判定为分类错误，进入步骤四；步骤四，获取矿石识别信息关联的第二分类信息，并将第二分类信息与云端数据分析服务器的矿石数据库中的分类信息进行匹配，若匹配到，云端数据分析服务器将生成的第三分类信息发送到矿石识别模块，进入步骤五；步骤五，矿石识别模块根据接收的云端数据分析服务器发送的第三分类信息，与矿石信息关联的粒度分级信息生成矿石分类和粒度分级信息；步骤六，矿石识别模块输出矿石的分类和粒度分级结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 德阳昊华清平磷矿有限公司 基于深度学习网络的矿石分类和粒度分级方法及系统
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