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龙图腾网获悉西南交通大学;中国国家铁路集团有限公司申请的专利基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法及装置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：CN116721326B 。

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：202211263664.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法及装置是由王明年;桂登斌;童建军;李泽星;赵思光;易文豪;程海兵;罗丽菊;刘琛设计研发完成，并于2022-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法及装置，属于隧道工程领域。根据标准化采集方法采集掌子面图像数据然后经筛选和裁剪处理后运用特征标注对掌子面节理特征进行标注形成数据库，再结合数据库采用像素差异网络边缘检测模型架构建立掌子面节理识别模型，对掌子面照片使用识别模型提取掌子面节理信息，根据掌子面完整程度评价指标，结合模型识别结果，提出提取单位面积结构面条数、结构面组数以及结构面平均间距的像素计算方法，实现了掌子面结构面信息的提取。解决了采集样本质量极易受到粉尘和昏暗的光照环境影响，导致识别准确率不高，难以满足隧道机械化智能化建造需求的问题。

本发明授权基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法，其特征在于，所述方法包括： 根据掌子面图像采集适应性试验，提出掌子面图像标准化采集方法，根据标准化采集方法，采集隧道掌子面图像数据； 对采集数据经筛选和裁剪处理后运用特征标注对掌子面节理特征进行标注，形成掌子面标准样本数据库； 结合样本数据库，基于算法技术原理，采用像素差异网络边缘检测模型架构建立掌子面节理裂隙识别模型，对掌子面照片使用识别模型提取掌子面节理信息；包括： 从骨干结构、侧面结构以及损失函数三个方面建立基于像素差异网络结构的节理识别模型； 侧面结构包括一个膨胀卷积模块，用于丰富多尺度边缘信息，其次是一个紧凑的空间滤波器模块来消除背景噪声，随后采用1×1的卷积层进一步将特征体积减少为单通道映射，然后插值到原始大小，最后使用sigmoid函数来创建边缘映射； 模型的损失函数计算方法为： 式中，yi为真实边缘的概率；η为定义的阈值；β为负像素样本的百分比，α＝λ1-β；模型最后总损失为 基于上述建立的样本标准数据库，分别随机抽取80％作为训练集样本，20％作为测试集样本对模型进行训练； 随后使用掌子面节理裂隙识别模型对掌子面照片使用识别模型提取掌子面节理信息； 根据掌子面完整程度评价指标，结合模型识别结果，提出提取单位面积结构面条数、结构面组数以及结构面平均间距的像素计算方法，实现了掌子面结构面信息的提取；包括： 对识别结果通过图像处理技术对掌子面上错误节点进行清除，其次对清除错误节点后的识别图像采用“zhang”法骨架细化得到单像素结构面图像； 假定掌子面结构面纵向延伸长度均为1m，用二维掌子面图像中单位面积结构面条数来替代岩体体积节理数来进行掌子面岩石完整程度划分，通过计算掌子面图像实际面积与掌子面节理总条数，得到掌子面单位面积结构面条数，计算方法如下所示：式中，A为掌子面图像总像素点，a为单位像素面积在实际掌子面中的面积，N为掌子面图像中总的结构面条数； 将倾角相差在10°范围内的结构面划分为一组，通过同一条结构面两端点的像素坐标来获取结构面倾角，计算方法如下所示： 式中，x1,x2、y1,y2分别为隧道掌子面上某一条结构面的起点坐标和终点坐标，a为隧道掌子面上某一条结构面倾角； 通过计算同组结构面中最大最小截距值来获取结构面的平均间距，计算方法如下所示：式中，a为单位像素值在实际中的长度米，bmax为同组结构面中最大截距值，bmin为同组结构面中最小截距值，N为同组结构面的总数量，为同组结构面平均倾角。

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