一种基于AI人工智能测量石矿的方法以及系统与流程

本发明涉及高光谱遥感应用领域，尤其是涉及一种基于ai人工智能测量石矿的方法以及系统。

背景技术：

1、目前岩石矿物由于独特的化学组分和物理结构，导致其具有独特的诊断性特征吸收谱带，这些特征谱带中具有较稳定的波长位置和独特波形，其特性包括光谱吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度等特征参数，通过这些特征或其组合，能够实现对矿物的识别。

2、现有针对岩石矿物的分布区域的划分确定需要人为测量，并根据经验划定。

3、针对上述中的相关技术，发明人发现存在有如下缺陷：现有针对岩石矿物的分布区域的划分较为主观，容易出现划分偏差较大的情况。

技术实现思路

1、为了通过人工智能测量的方式，提高了测量岩石矿物的分布区域的效率以及精确度，本申请提供一种基于ai人工智能测量石矿的方法以及系统。

2、第一方面，本申请提供一种基于ai人工智能测量石矿的方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于ai人工智能测量石矿的方法，包括：

4、获取待分类岩石矿物的光谱数据以及所获取位置；

5、根据预设的岩石矿物种类与光谱数据的对应关系、所获取的待分类岩石矿物的光谱数据以及所获取位置，分析确定待分类岩石矿物的种类以及所获取位置；

6、根据所获取位置历史所获取的岩石矿物种类、本次分析确定待分类岩石矿物的种类，分析确定本次分析确定待分类岩石矿物的种类是否均落入至所获取位置历史所获取的岩石矿物种类中；

7、若为是，则分析同一种类的待分类岩石矿物的个数是否超过预设个数，若超过，则根据同一待分类岩石矿物的种类以及所获取位置，规划形成同一待分类岩石矿物的种类的分布位置区域，并将同一待分类岩石矿物的种类的分布位置区域发送至负责人所持终端；

8、若为否，则对未落入所获取位置历史所获取的岩石矿物种类中的岩石矿物的种类进行标记，并将本次分析确定待分类岩石矿物的种类发送至负责人所持终端。

9、可选的，待分类岩石矿物的种类以及所获取位置的分析确定包括：

10、根据所获取的待分类岩石矿物的光谱数据、岩石矿物种类与光谱数据的对应关系，查询待分类岩石矿物的种类；

11、若查询到，则以所查询到的待分类岩石矿物的种类，作为待分类岩石矿物的种类，并获取待分类岩石矿物的种类以及所获取位置；

12、若未查询到，则将未查询到待分类岩石矿物的种类的光谱数据作为通知信息，发送至负责人所持终端；

13、获取负责人所持终端所反馈的光谱数据所对应的待分类岩石矿物的种类，并获取待分类岩石矿物的种类以及所获取位置。

14、可选的，获取负责人所持终端所反馈的光谱数据所对应的待分类岩石矿物的种类，并获取待分类岩石矿物的种类以及所获取位置包括：

15、分析是否在预设时间接收到负责人所持终端所反馈的光谱数据所对应的待分类岩石矿物的种类；

16、若为是，则继续后续的步骤；

17、若为否，则根据预设的岩石矿物种类识别专家的联系方式，构建交流群，并将未查询到待分类岩石矿物的种类的光谱数据发送至群里；

18、获取预设的岩石矿物种类识别专家所反馈的光谱数据所对应的待分类岩石矿物的种类，作为本次待分类岩石矿物的种类。

19、可选的，将同一待分类岩石矿物的种类的分布位置区域发送至负责人所持终端包括：

20、获取负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类；

21、分析是否存在多个待分类岩石矿物的种类的分布位置区域；

22、若为是，则在将同一待分类岩石矿物的种类的分布位置区域发送至负责人所持终端之前，将负责人所设置的目标分类岩石矿物的分布位置区域的信息排序在其余待分类岩石矿物的种类的分布位置区域之前；

23、若为否，则将同一待分类岩石矿物的种类的分布位置区域发送至负责人所持终端。

24、可选的，还包括位于获取负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类之后且在分析是否存在多个待分类岩石矿物的种类的分布位置区域之前的步骤，具体如下：

25、根据预设的负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类与分布位置区域的精确度的对应关系，分析分布位置区域的精确度；

26、根据分布位置区域的精确度与分布位置区域的面积所落入的区间范围和同一种类的待分类岩石矿物的预设个数的对应关系，分析确定同一种类的待分类岩石矿物的预设个数；

27、若同一种类的待分类岩石矿物的个数小于同一种类的待分类岩石矿物的预设个数，则停止后续的步骤，并计算出所欠缺的同一种类的待分类岩石矿物个数，并发送至负责人所持终端；

28、若同一种类的待分类岩石矿物的个数大于等于同一种类的待分类岩石矿物的预设个数，则继续后续的步骤。

29、可选的，负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类获取包括：

30、查询负责人是否有设置目标分类岩石矿物的种类；

31、若为是，则以负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类，作为负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类；

32、若为否，则根据负责人历史所设置的目标分类岩石矿物，查找设置目标分类岩石矿物设置次数最多的目标分类岩石矿物的种类，作为负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类。

33、可选的，还包括位于分析是否存在多个待分类岩石矿物的种类的分布位置区域之后的步骤，具体如下：

34、分析是否存在多个待分类岩石矿物的种类的分布位置区域重叠的情况；

35、若为是，则获取出现重叠情况的地形，并根据预设的不同分类岩石矿物的种类与存在于同一地形的概率的对应关系，分析确定存在于同一地形的概率；

36、若存在于同一地形的概率超过第一预设概率，则继续后续步骤；

37、若存在于同一地形的概率小于等于第一预设概率且超过第二预设概率，则保留不同岩石矿物的分布位置区域并作出删除提示标记，发送至负责人所持终端；

38、获取负责人所持终端所反馈的不同岩石矿物的分布位置区域；

39、若存在于同一地形的概率小于等于第二预设概率，则从分布位置区域的面积较大的岩石矿物的种类中删掉其余岩石矿物的分布位置区域，作为相应待分类岩石矿物的种类的分布位置区域。

40、第二方面，本申请提供一种基于ai人工智能测量石矿的系统，采用如下的技术方案：

41、一种基于ai人工智能测量石矿的方法系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，该程序能够被处理器加载执行时实现如第一方面所述的基于ai人工智能测量石矿的方法。

技术特征：

1.一种基于ai人工智能测量石矿的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai人工智能测量石矿的方法，其特征在于，待分类岩石矿物的种类以及所获取位置的分析确定包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于ai人工智能测量石矿的方法，其特征在于，获取负责人所持终端所反馈的光谱数据所对应的待分类岩石矿物的种类，并获取待分类岩石矿物的种类以及所获取位置包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于ai人工智能测量石矿的方法，其特征在于，将同一待分类岩石矿物的种类的分布位置区域发送至负责人所持终端包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于ai人工智能测量石矿的方法，其特征在于，还包括位于获取负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类之后且在分析是否存在多个待分类岩石矿物的种类的分布位置区域之前的步骤，具体如下：

6.根据权利要求5所述的一种基于ai人工智能测量石矿的方法，其特征在于，负责人所设置的目标分类岩石矿物的种类获取包括：

7.根据权利要求4所述的一种基于ai人工智能测量石矿的方法，其特征在于，还包括位于分析是否存在多个待分类岩石矿物的种类的分布位置区域之后的步骤，具体如下：

8.一种基于ai人工智能测量石矿的系统，其特征在于：包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，该程序能够被处理器加载执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的一种基于ai人工智能测量石矿的方法。

技术总结
本申请涉及一种基于AI人工智能测量石矿的方法以及系统，涉及高光谱遥感应用领域，解决了现有针对岩石矿物的分布区域的划分较为主观，容易出现划分偏差较大的情况的问题，其包括：获取待分类岩石矿物的光谱数据以及所获取位置；根据预设的岩石矿物种类与光谱数据的对应关系、所获取的待分类岩石矿物的光谱数据以及所获取位置，分析确定待分类岩石矿物的种类以及所获取位置；根据所获取位置历史所获取的岩石矿物种类、本次分析确定待分类岩石矿物的种类，分析确定本次分析确定待分类岩石矿物的种类是否均落入至所获取位置历史所获取的岩石矿物种类中。本申请具有如下效果：通过人工智能测量的方式，提高了测量岩石矿物的分布区域的效率以及精确度。

技术研发人员：谢隆库,林万枝,李春美
受保护的技术使用者：福建数安科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12