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龙图腾网获悉沈阳化工大学申请的专利一种基于双流结构的眼睛虹膜卷缩轮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：CN115760889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211267301.1，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于双流结构的眼睛虹膜卷缩轮检测方法是由张波;王昌鹏设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流结构的眼睛虹膜卷缩轮检测方法在说明书摘要公布了：一种基于双流结构的眼睛虹膜卷缩轮检测方法，涉及一种眼睛虹膜检测方法，本发明其技术方案包括虹膜图像归一化、卷缩轮分界线检测、卷缩轮模糊曲线检测、确定检测区域和区域梯度检测预处理模块、纹理流模块、结构流模块、融合模块和检测模块。在虹膜归一化图像中，利用一种双流网络结构分别提取结构特征和纹理特征。利用边缘梯度算子在初定位区域进行检测，提取卷缩轮边界。本发明在保证检出率和检测速度的基础上，进一步降低了卷缩轮边界波动。同时克服了卷缩轮检测过程中的睫毛，光斑，眼睑等不利因素。该方法应用于虹膜识别系统上以及基于虹膜的人体健康监测系统上。

本发明授权一种基于双流结构的眼睛虹膜卷缩轮检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流结构的眼睛虹膜卷缩轮检测方法，其特征在于，所述方法包括以下方案： 图像归一化，其使用Daugman提出的橡皮纸模型把虹膜睫状部区域转换为200行*720列像素的矩形图像；卷缩轮分界线检测：其V型算子得到符合的卷缩轮内部纹理，采用自定义密度比指标定位卷缩轮内部纹理底端分界线；卷缩轮模糊曲线检测：其通过在网络中加入残差学习构建改进的ResSegNet模型；在编码器部分，conv1采用7个卷积核数量为64的卷积层进行浅层特征提取；conv2~4分别采用卷积核数量为128、256和512的双重卷积层，分别堆叠4、6、6次，最大池化层步长为2，使用两层残差块；在解码器部分，保持编码器和解码器的对称性，解码器包含两层残差块以及残差块中各层的卷积核数量与编码器中相对应；同时，包括4个上采样层对应编码器中的4个池化层，上采样层步长为2；模型输出部分，使用n个卷积核大小为1的卷积层，n为虹膜图像待分类目标类别数，通过Softmax层计算图像各像素的概率值，最后通过输出层输出图像的语义分割结果；确定检测区域，其特征融合模块对卷缩轮模糊曲线与卷缩轮分界线分析，得到检测区域；区域梯度检测，其利用Scharr算子在竖直方向上检测极值点，连接所有极值点，得到卷缩轮边界最终定位；与之配套使用虹膜图库，其采用HM9918型手持式虹膜仪作为采集设备，采集了包含有各种虹膜纹理和干扰因素的可见光虹膜图像库； 所述密度比指标用于确定卷缩轮分界线，通过统计学原理和内部纹理检测结果实现定义；通过V型检测算子]得到符合的卷缩轮内部纹理，采用自定义密度比指标定位卷缩轮内部纹理底端分界线。通过累加所有行的纹理像素点个数，求得第行密度比的值，进而得到所有行对应的密度比，则密度比最大值所对应的行即为卷缩轮内部纹理底端分界线。

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