2017年后，許多國(guó)際珠寶檢測(cè)機(jī)構(gòu)逐漸將人工智能（AI）技術(shù)引入彩色寶石產(chǎn)地區(qū)分。2021年，為了挑戰(zhàn)人工智能技術(shù)，馬瑛及其團(tuán)隊(duì)成員黎輝煌、張?zhí)礻枴⑻颇取帿槵摗罹А⒘洪拧橇亮恋热耍袚?dān)了珠寶國(guó)檢“首席科學(xué)家?guī)降堋表?xiàng)目中的子課程——“基于深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別技術(shù)的祖母綠產(chǎn)地溯源嘗試”。該項(xiàng)目屬于計(jì)算機(jī)視覺算法領(lǐng)域，基于目前主流的圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)算法開展。

珠寶國(guó)檢母綠產(chǎn)地識(shí)別系統(tǒng)（V1.0）

左起：巴基斯坦祖母綠包裹體（樣品照）、巴西祖母綠包裹體（樣品照）中國(guó)新疆祖母綠包裹體（樣品照）

馬瑛和團(tuán)隊(duì)成員采集了6個(gè)不同產(chǎn)地來源（哥倫比亞、巴基斯坦、贊比亞、阿富汗、中國(guó)、巴西）的祖母綠顯微圖片，將圖片按照6：3：1劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測(cè)試集。主要采用單一圖像識(shí)別以及同一圖像中不同目標(biāo)識(shí)別的兩種方法。單一的圖像識(shí)別主要嘗試了AlexNet、VGGNet和Inception三種算法，其訓(xùn)練與驗(yàn)證精度分別為60%、60%和99%。目標(biāo)識(shí)別主要嘗試了Yolo算法，將不同產(chǎn)地祖母綠圖片的包裹體分為73類進(jìn)行框定，結(jié)果顯示該算法對(duì)包裹體的識(shí)別準(zhǔn)確率為90%。目前，團(tuán)隊(duì)已成功取得軟件著作權(quán)。