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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于机器视觉的盾构渣土体积计算方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120374708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510884133.8，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权基于机器视觉的盾构渣土体积计算方法及设备是由陆荣秀;谢庆淋;杨辉;肖俊祥;刘盼;万嘉昱;周艳丽;杨刚设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的盾构渣土体积计算方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器视觉的盾构渣土体积计算方法及设备，涉及图像处理领域，该方法包括：通过基于双模态输入的图像分割网络，对实时获取的目标深度图像和目标RGB图像进行特征提取与融合，并根据得到的融合特征对所述目标RGB图像进行图像分割，得到所述目标RGB图像的渣土掩膜图像和渣土边界框的坐标；根据渣土边界框的坐标和渣土掩膜图像，通过体积计算方法计算盾构渣土的体积；本申请在具有较好的实时性的基础上提高了盾构渣土的体积计算的精度，解决了现有的盾构渣土体积的非接触式测量技术计算的盾构渣土体积在较高的实时性要求下的精度较低的问题。

本发明授权基于机器视觉的盾构渣土体积计算方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的盾构渣土体积计算方法，其特征在于，所述基于机器视觉的盾构渣土体积计算方法包括： 通过基于双模态输入的图像分割网络，对实时获取的目标深度图像和目标RGB图像进行特征提取与融合，并根据得到的融合特征对所述目标RGB图像进行图像分割，得到所述目标RGB图像的渣土掩膜图像和渣土边界框的坐标； 根据渣土边界框的坐标和渣土掩膜图像，通过体积计算方法计算盾构渣土的体积； 所述基于双模态输入的图像分割网络包括输入层、主干网络、颈部网络和分割层，其中： 所述输入层用于对输入的每个所述目标RGB图像以及对应的所述目标深度图像合并通道，并将合并通道得到的特征图转换成矩阵，其中，B为批次维度，H为所述特征图的宽度，W为所述特征图的长度； 所述颈部网络用于对所述主干网络输出的浅层特征和深层特征进行跨尺度融合操作，得到分别与所述浅层特征、所述深层特征的尺度相同的融合特征； 所述分割层用于根据所述颈部网络输出的融合特征，至少生成并输出所述目标RGB图像的渣土边界框的坐标和渣土掩模图像； 所述主干网络包括： 第一特征提取模块，用于分离出所述矩阵的目标深度图像部分，并对所述目标深度图像部分进行特征提取，得到深度图像特征； 第二特征提取模块，用于分离出所述矩阵的目标RGB图像部分，并对所述目标RGB图像部分进行特征提取，得到RGB图像特征； 第一双模态特征融合模块，用于对所述第一特征提取模块和所述第二特征提取模块输出的双模态特征进行基于三重注意力机制的特征融合，得到第一浅层特征； 第三特征提取模块，用于对所述第一特征提取模块的输出进行特征提取； 第四特征提取模块，用于对所述第一双模态特征融合模块的输出进行特征提取； 第二双模态特征融合模块，用于对所述第三特征提取模块和所述第四特征提取模块输出的双模态特征进行基于三重注意力机制的特征融合，得到第二浅层特征； 第五特征提取模块，用于对所述第三特征提取模块的输出进行特征提取； 第六特征提取模块，用于对所述第二双模态特征融合模块的输出进行特征提取； 第三双模态特征融合模块，用于对所述第五特征提取模块和所述第六特征提取模块输出的双模态特征进行基于三重注意力机制的特征融合； SPPF空间金字塔池化模块，用于对所述第三双模态特征融合模块的输出进行不同尺寸的池化操作，并对不同尺寸的池化操作得到的特征图在通道维度上进行拼接，得到所述深层特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。