中国矿业大学孙成成获国家专利权
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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于改进U-Net的煤岩裂缝智能提取方法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：CN120563993B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511071752.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于改进U-Net的煤岩裂缝智能提取方法是由孙成成;翟成;辛海会;王志晓;刘厅;杨佳;魏星宇;徐鹤翔;陈佳瑞;李敖同设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进U-Net的煤岩裂缝智能提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进U‑Net的煤岩裂缝智能提取方法，包括以下步骤：S1、构建煤岩裂隙CT图像数据集；S2、构建改进U‑Net分割模型，具体包括以下步骤：S2.1、以VGG16为骨干网络，引入深度可分离卷积模块；S2.2、在解码器每层深度可分离卷积后增加PPA注意力模块，PPA注意力模块在解码器的每个上采样阶段后引入，其输出经批归一化和Dropout层处理；S2.3、定义复合损失函数；S3、分割模型训练与优化，具体步骤包括：S3.1、超参数设置；S3.2、使用训练集训练模型，验证集调整超参数，测试集评估性能，评价指标包括MIoU、MAcc、FWIoU。本发明能够解决煤岩裂隙图像中细小裂隙难以识别、模型计算量大、多尺度信息融合差以及类别不平衡问题，提升模型的鲁棒性、分割精度和实用性。
本发明授权一种基于改进U-Net的煤岩裂缝智能提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U-Net的煤岩裂缝智能提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建煤岩裂隙CT图像数据集； S2、构建改进U-Net分割模型，具体包括以下步骤： S2.1、以VGG16为骨干网络，引入深度可分离卷积模块； S2.2、在解码器每层深度可分离卷积后增加PPA注意力模块，PPA注意力模块在解码器的每个上采样阶段后引入，其输出经批归一化和Dropout层处理； S2.3、定义复合损失函数； S3、分割模型训练与优化，具体步骤包括： S3.1、超参数设置； S3.2、使用训练集训练模型，验证集调整超参数，测试集评估性能，评价指标包括MIoU、MAcc、FWIoU。
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