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龙图腾网获悉中北大学申请的专利基于深度学习的岩石图像中的孔隙识别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：CN120564035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510641973.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的岩石图像中的孔隙识别方法及设备是由武艳芳;李锦苗;孔慧华;陈平;魏交统;王苏恺;赵晓杰;孙雪琴设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的岩石图像中的孔隙识别方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的岩石图像中的孔隙识别方法及设备，所述方法包括:获取对岩石采集的三维CT切片图像；基于所述三维CT切片图像，形成预先训练的岩石孔隙识别模型的输入图像数据，其中所述岩石孔隙识别模型包括多尺度孔隙特征提取网络及孔隙识别网络；利用所述多尺度孔隙特征提取网络，从所述输入图像数据中提取多个尺度的孔隙特征数据；将各个尺度的孔隙特征数据分别作为所述孔隙识别网络的输入，识别得到所述三维CT切片图像中的各个孔隙及各个孔隙的三维位置区域数据。

本发明授权基于深度学习的岩石图像中的孔隙识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的岩石图像中的孔隙识别方法，其特征在于，包括： 获取对岩石采集的三维CT切片图像； 基于所述三维CT切片图像，形成预先训练的岩石孔隙识别模型的输入图像数据，其中所述岩石孔隙识别模型包括多尺度孔隙特征提取网络及孔隙识别网络； 利用所述多尺度孔隙特征提取网络，从所述输入图像数据中提取多个尺度的孔隙特征数据； 将各个尺度的孔隙特征数据分别作为所述孔隙识别网络的输入，识别得到所述三维CT切片图像中的各个孔隙及各个孔隙的三维位置区域数据； 所述方法还包括： 训练所述岩石孔隙识别模型；其中所述训练所述岩石孔隙识别模型包括： 获取训练数据集，所述训练数据集中每一训练样本包括：对岩石样本采集的三维CT切片样本图像及三维CT切片样本图像的样本标签，其中所述样本标签包括样本孔隙的三维位置区域标签及样本孔隙的形状因子标签； 构建初始的岩石孔隙识别模型； 从所述训练数据集中获取训练样本作为输入训练样本，基于所述输入训练样本，迭代训练初始的岩石孔隙识别模型，直至满足训练终止条件，得到预先训练的岩石孔隙识别模型； 其中所述从所述训练数据集中获取训练样本作为输入训练样本，基于所述输入训练样本，迭代训练初始的岩石孔隙识别模型，直至满足训练终止条件，得到预先训练的岩石孔隙识别模型，包括： 获取满足已迭代训练条件的岩石孔隙识别模型输出各个输入训练样本中当前样本孔隙的三维位置区域数据；基于各个输入训练样本中当前样本孔隙的三维位置区域数据，获取符合筛选条件的目标输入训练样本；基于所述目标输入训练样本中当前样本孔隙的三维位置区域数据，生成所述目标输入训练样本中各个当前样本孔隙对应的多面体，得到多个多面体，并计算各个多面体的平均体素值；根据各个多面体的平均体素值，筛选符合条件的目标多面体；在所述目标多面体，生成符合孔隙条件的目标样本孔隙及生成所述目标样本孔隙对应的样本标签，基于所述目标样本孔隙及生成所述目标样本孔隙对应的样本标签更新所述目标输入训练样本，将更新后的目标输入训练样本更新至所述训练数据集中以对岩石孔隙识别模型继续进行训练。

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