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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于深度学习的岩石微裂纹识别检测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：CN119693794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411749433.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的岩石微裂纹识别检测方法是由李彦良;李继铭;赵君杰设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的岩石微裂纹识别检测方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的岩石微裂纹识别检测方法，属于地质资源与地质工程中岩石微裂纹检测与识别技术领域，通过集成多尺度特征预提取模块MFP、编码器空间级联编码路径ESCE和解码器输入SE模块，大幅提升了岩石微裂纹的检测精度，减少了误检和漏检的情况，显著提高了岩石中微裂纹检测的精度和稳定性。该方法通过合理设计的网络结构，减少了网络的计算量，使得检测过程更加轻量级，适用于大规模数据集的快速处理和实时应用。本发明大幅降低了人工参与的需求，通过深度学习算法实现了岩石中微裂纹的自动化检测与分类，提高了岩石完整性和力学性能评估的可靠性和效率，具有广泛的地质工程应用前景。

本发明授权一种基于深度学习的岩石微裂纹识别检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的岩石微裂纹识别检测方法，其特征是：包括以下步骤， 步骤一、采用荧光树脂真空浸渍对目标岩石中的微裂纹进行可视化处理，获得RGB格式的荧光图像； 步骤二、对步骤一获得的荧光图像进行数据增强处理，建立深度学习数据库； 步骤三、建立U-Net网络模型，包括一组下采样编码路径和上采样解码路径，所述下采样编码路径包括若干个3×3卷积层Conv和2×2最大池化层MaxPooling组成、在每个卷积层之后，采用ReLU线性整流激活函数增加网络的非线性表达能力；所述上采样解码路径采用一系列2×2上采样Up-sampling操作逐步增加特征图的空间分辨率，使特征图恢复到原始大小； 步骤四、建立多尺度特征预提取MFP模块，用于不同尺度的输入图像中预提取特征，获得拼接后的特征图； 步骤五、将拼接后的特征图作为编码器空间级联编码路径ESCE的输入，编码器空间级联编码路径ESCE由三个连续的3×3膨胀卷积操作组成，膨胀率分别为1、3和5，经过每层卷积后获得的特征图拼接在一起，作为输出特征图；输出特征图与第四层编码器的输出特征图拼接，作为解码器的输入； 步骤六、在解码器插入解码器输入模块SE，经过全局平均池化操作，两个全连接层FCLaye进行处理，以及Sigmoid激活函数拟合，获得通道加权向量s，并与对应通道的原始特征图相乘生成输出特征图； 步骤七、将步骤二数据库内数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集，经模型训练后的测试数据输入步骤三至步骤六训练好的MES-Net模型进行预测，通过模型输出的灰度图像，提取微裂纹的检测结果。

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