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龙图腾网获悉宁波市岩土工程有限公司申请的专利一种基于深度学习的地质结构裂隙自动识别与检测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：CN120198416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510630618.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的地质结构裂隙自动识别与检测系统是由舒舟;周波;裘易欣;金君;胡益飞;张在恒;霍朋朋设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的地质结构裂隙自动识别与检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的地质结构裂隙自动识别与检测系统，涉及地质结构裂隙自动识别与检测技术领域，包括裂隙图像解析模块、畸变智能评估模块、形态自适应校正模块、校正效能评估模块以及识别数据管理模块；畸变智能评估模块，实时获取裂隙图像中各个区域的成像参数信息，判断裂隙图像中各个区域在透视畸变条件下的形态失真程度，并根据判断结果将裂隙图像中各个区域划分为低畸变区域、中等畸变区域和高畸变区域；形态自适应校正模块，根据对裂隙图像中各个区域的划分结果，构建裂隙形态校正机制。本发明解决了因拍摄视角变化导致的裂隙形态畸变问题，实现了裂隙的精准识别与自动校正，提高了检测精度和稳定性。

本发明授权一种基于深度学习的地质结构裂隙自动识别与检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地质结构裂隙自动识别与检测系统，其特征在于，包括裂隙图像解析模块、畸变智能评估模块、形态自适应校正模块、校正效能评估模块以及识别数据管理模块； 裂隙图像解析模块，在地质勘探过程中，通过拍摄设备对岩石表面进行扫描，实时获取裂隙的图像信息，并在获取的裂隙图像信息中检测裂隙是否因透视效应发生畸变，当检测出裂隙形态因透视效应发生畸变的情况下，将裂隙图像均匀划分为若干个区域； 畸变智能评估模块，实时获取裂隙图像中各个区域的成像参数信息，并在获取后进行分析，判断裂隙图像中各个区域在透视畸变条件下的形态失真程度，并根据判断结果将裂隙图像中各个区域划分为低畸变区域、中等畸变区域和高畸变区域； 在畸变智能评估模块中，在实时获取裂隙图像中各个区域的成像参数信息后，对其进行预处理；提取经过预处理的裂隙图像中各个区域的成像参数信息中的光强特征信息和轮廓结构信息，并在提取后进行分析，分别生成各个区域的裂隙透视畸变系数和裂隙轮廓畸变指数；对生成的各个区域的裂隙透视畸变系数和裂隙轮廓畸变指数构建形态失真模型，生成各个区域的形态失真系数，并在生成后进行分析，判断裂隙图像中各个区域在透视畸变条件下的形态失真程度，并根据判断结果将裂隙图像中各个区域划分为低畸变区域、中等畸变区域和高畸变区域； 所述各个区域的裂隙透视畸变系数和裂隙轮廓畸变指数的获取逻辑如下： 提取经过预处理的裂隙图像中各个区域的成像参数信息中的光强特征信息，具体包括裂隙图像中各个区域在一段时间内不同时刻的像素亮度值、质心坐标的偏移量以及边缘像素的梯度强度平均值，并分别标定为、和，表示裂隙图像中第个区域在一段时间内时刻的像素亮度值，表示裂隙图像中第个区域在一段时间内时刻质心坐标的偏移量，表示裂隙图像中第个区域在一段时间内时刻边缘像素的梯度强度平均值，，，和均为正整数； 计算各个区域的裂隙透视畸变系数，具体的计算公式如下： ；式中，为第个区域的裂隙透视畸变系数； 提取经过预处理的裂隙图像中各个区域的成像参数信息中的轮廓结构信息，具体包括裂隙图像中各个区域在一段时间内不同时刻的裂隙轮廓的总长度、内部像素的最大值和最小值之差以及边缘曲率变化量，并分别标定为、和，表示裂隙图像中第个区域在一段时间内时刻的裂隙轮廓的总长度，表示裂隙图像中第个区域在一段时间内时刻内部像素的最大值和最小值之差，表示裂隙图像中第个区域在一段时间内时刻的边缘曲率变化量； 计算各个区域的裂隙轮廓畸变指数，具体的计算公式如下： ；式中，为第个区域的裂隙轮廓畸变指数； 形态自适应校正模块，根据对裂隙图像中各个区域的划分结果，构建裂隙形态校正机制，对低畸变区域、中等畸变区域和高畸变区域分别进行对应的校正措施； 校正效能评估模块，在裂隙形态校正机制对裂隙图像中各个区域进行校正的过程中，实时获取裂隙图像中各个区域的校正误差信息，并在获取后进行分析，评估裂隙形态校正机制对裂隙图像中各个区域的校正效果是否能够达到预期，并根据评估结果对裂隙形态校正机制进行优化； 识别数据管理模块，根据优化后的裂隙形态校正机制完成裂隙的自动识别与检测，并对裂隙识别与检测的结果及校正机制的应用过程进行记录和存储，用于后续裂隙形态变化的监测、分析和优化。

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