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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种岩体裂隙亚像素级识别与参数提取方法及系统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：CN121191171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511726520.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种岩体裂隙亚像素级识别与参数提取方法及系统是由葛莎;王卫军;刘铃;陈思程设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种岩体裂隙亚像素级识别与参数提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种岩体裂隙亚像素级识别与参数提取方法及系统，属于计算机视觉与数字图像处理技术领域。该方法通过构建多任务卷积神经网络，同步生成分割概率矩阵与边界有符号距离场矩阵；结合能量函数优化，实现亚像素级裂隙边界提取；采用约束Delaunay三角剖分与方向权重优化提取骨架线，避免拓扑畸变；最终基于高精度边界与骨架数据，计算几何参数。系统包括图像处理、边界优化、骨架提取与参数计算模块，实现识别与参数提取一体化。本发明采用上述的一种岩体裂隙亚像素级识别与参数提取方法及系统，克服了传统方法精度低、骨架失真与流程割裂的问题，提升了岩体裂隙识别的精度与可靠性。

本发明授权一种岩体裂隙亚像素级识别与参数提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种岩体裂隙亚像素级识别与参数提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建并训练多任务卷积神经网络计算模型，对输入的岩体图像数据执行并行计算处理，同步生成像素级裂隙分割概率矩阵和边界有符号距离场矩阵； 步骤S2、基于分割概率矩阵和边界有符号距离场矩阵，生成亚像素精度的裂隙边界矢量数据； 步骤S3、基于裂隙边界矢量数据，生成亚像素精度的裂隙骨架线数据； 步骤S4、基于裂隙边界矢量数据和裂隙骨架线数据，输出裂隙的几何参数数据集合； 步骤S2包括以下步骤： 步骤S21、基于边界有符号距离场矩阵，构建能量函数的数据项： ； 其中，表示待优化的边界轮廓函数，表示图像平面上的横坐标，表示图像平面上的纵坐标，表示狄拉克函数，表示图像域； 步骤S22、构建能量函数的平滑项，引入基于岩体裂隙地质特性的各向异性约束： ； 其中，表示边界轮廓在弧长参数处的曲率，表示基于边界切线方向的方向权重函数，表示平衡系数，表示边界轮廓； 步骤S23、构建距离场梯度正则化项： ； 其中，表示正则化系数，表示的梯度； 步骤S24、组合得到完整的能量函数： ； 其中，表示完整的能量函数，并通过梯度下降法进行数值优化求解，具体包括： 步骤S241、将分割概率矩阵的二进制化结果作为初始轮廓； 步骤S242、计算能量函数对边界轮廓的梯度； 步骤S243、按照梯度方向更新轮廓： ； 其中，表示学习率，表示第次迭代的边界轮廓函数，表示第次迭代的边界轮廓函数； 步骤S244、重复步骤S242-步骤S243直到，生成亚像素精度的裂隙边界矢量数据，其中表示第次迭代时边界轮廓函数对应的能量函数值，表示收敛阈值。

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