| Наименование РИД |
Способ анализа минералогического состава кристаллических горных пород
|
| Реферат |
Изобретение относится к области машинного обучения и, в частности, к трансферному обучению в контексте глубокого обучения, а также к способам визуального минералогического анализа путем классификации изображений кристаллических пород на основе дополнительных признаков, полученных в результате векторизации сегментов изображения. Способ анализа минералогического состава кристаллических горных пород включает в себя обучение модели искусственной нейронной сети и классификацию исследуемого образца кристаллической горной породы, с подпроцессами сбора данных, в ходе которого микроскоп или камера снимает изображения кристаллических пород, передачу изображения на компьютер для дальнейшей обработки; предобработку изображений с векторизацией сегментов изображения для получения дополнительных признаков; обучение модели нейросети ResNet с использованием методов машинного обучения, и классификацию, выполняемую таким образом, что после обучения модель может классифицировать новые изображения. Модель анализирует дополнительные признаки, полученные в результате векторизации и определяет минерал и его содержание. Техническим результатом является повышение точности и скорости обработки полученных изображений, сравнения и результатов анализа, удобство использования.
Технический результат изобретения заключается в повышении точности и скорости обработки полученных изображений, сравнения и результатов анализа, удобстве использования.
Технический результат достигается тем, что способ анализа минералогического состава кристаллических горных пород включает в себя обучение модели искусственной нейронной сети
Диковицкий В.В., Шишаев М.Г. Способ анализа минералогического состава кристаллических горных пород // Роспатент: Патент на изобретение № 2 834 385 от 06.02.2025 г. (заявка № 2024117562 от 25.06.2024г.).
https://www.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=RUPAT&DocNumber=2834385
|
| Возможные направления использования |
Экспресс-анализ минералогического состава горных пород средствами машинного обучения
|
| Количество опытных образцов |
1
|
| Количество просмотров |
26
|
| Наличие дополнительных файлов |
True
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-12-09T08:47:10.466937+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Изобретение
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Шишаев Максим Геннадьевич
|
| Руководитель организации |
Кривовичев Сергей Владимирович
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
122022800551-0
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625122500435-5, 2025-12-25 19:06:48 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области компьютерных наук и информационных технологий
|
| Ключевые слова |
машинное обучение; горные породы; нейронная сеть; минералогическая разметка
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР "КОЛЬСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК"
|
| Авторы |
Диковицкий Владимир Витальевич; Шишаев Максим Геннадьевич
|
| Коды тематических рубрик |
20.23.25 - Информационные системы с базами знаний; 20.23.19 - Процессы информационного поиска
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Электротехника и электроника
|
| Приоритеты научно-технического развития |
—
|
