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龙图腾网获悉台州学院申请的专利一种气液两相流独立气泡分割方法、电子设备及存储介质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：CN116468891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202310406373.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种气液两相流独立气泡分割方法、电子设备及存储介质是由张勇;董云鹏;刘书张;伊虹光;张艳;刘伟设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气液两相流独立气泡分割方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种气液两相流独立气泡分割方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：搭建可以改变气液比的气液两相流实验装置；利用高速摄像机获取垂直管道内不同流动状态下的气液两相流图像；获取训练数据，所述训练数据包括多尺寸和不同分布状态即不同流动状态下的气液两相流气泡图像与每个所述气液两相流气泡图像对应的标记图像；获取预训练的特征提取神经网络模型，并基于所述特征提取神经网络模型构建初始气液两相流独立气泡分割模型；基于所述的训练数据，训练所述初始气液两相流独立气泡分割模型；基于训练后得到的气液两相流独立气泡分割模型，获取所述待分割气液两相流中气泡标记图像，得到气液两相流气泡图像分割结果；本公开给出的实施例能够快速准确地将气泡分割出来，提高计算气泡尺寸参数的精度，为实现自动检测两相流中气泡的尺寸及数量分布提供了可靠的数据基础。

本发明授权一种气液两相流独立气泡分割方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种气液两相流独立气泡图像分割方法，其特征在于，包括： 步骤S1，搭建能够改变气液比的气液两相流实验装置； 步骤S2，利用高速摄像机获取垂直管道内不同流动状态下的气液两相流图像； 步骤S3，获取训练数据，所述训练数据包括多尺寸和不同分布状态的气液两相流气泡图像与每个所述气液两相流气泡图像对应的标记图像； 步骤S4，获取预训练的特征提取神经网络模型，并基于所述特征提取神经网络模型构建初始气液两相流独立气泡分割模型； 所述特征提取神经网络模型为VisualGeometryGroup模型中的VGG19模型；初始气液两相流独立气泡分割模型为Pretrain-VGG19-Unet模型； 特征提取神经网络VGG19模型包括输入层、m个特征提取卷积结构、p个全连接结构以及输出层，其中，m和p均为正整数，每个特征提取卷积结构包括至少两个卷积层和一个池化层，所述全连接结构包括多个全连接层； 所述Pretrain-VGG19-Unet模型包括： 特征提取部分，所述特征提取部分包括特征提取神经网络VGG19模型的输入层和前n个特征提取卷积结构，其中，n为小于等于m的正整数； 图像还原部分，所述图像还原部分包括n个图像还原卷积结构和输出结构，每个图像还原卷积结构包括至少两个卷积层和一个上采样层，所述输出结构包括至少两个卷积层和一个输出层； 步骤S5，基于所述的训练数据，训练所述初始气液两相流独立气泡分割模型； 步骤S6，基于训练后得到的气液两相流独立气泡分割模型，获取待分割气液两相流中气泡标记图像，得到气液两相流气泡图像分割结果。

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