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龙图腾网获悉中铁北京工程局集团第一工程有限公司;西安建筑科技大学申请的专利一种基于Mask R-CNN的隧道掌子面节理信息识别方法与识别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：CN119904617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411983434.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于Mask R-CNN的隧道掌子面节理信息识别方法与识别系统是由王永刚;高华;杨棚涛;李静慧;熊超;宋战平;王江;鲁鹏辉;胡康泰;谢飞;匡涛设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mask R-CNN的隧道掌子面节理信息识别方法与识别系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于MaskR‑CNN的隧道掌子面节理信息识别方法与识别系统，属于隧道工程检测技术领域。针对目前利用人工对掌子面节理的提取存在的主观偏差及效率低下等问题，本发明的方法包括：标记掌子面图像的节理特征，构建掌子面节理数据库，构建基于MaskR‑CNN算法的深度学习模型并优化其网络结构，将掌子面节理数据库划分为不同尺度图片，采用不同尺度图片与ExponentiaLR方法对深度学习模型进行训练与寻优，得到优化后的深度学习模型，利用优化后的深度学习模型对待测掌子面图像进行节理分割与节理信息识别。本发明的方法能够高效并准确地识别掌子面的节理特征，具有很好的鲁棒性。

本发明授权一种基于Mask R-CNN的隧道掌子面节理信息识别方法与识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MaskR-CNN的隧道掌子面节理信息识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：标记掌子面图像的节理特征，构建掌子面节理数据库； S2：构建基于MaskR-CNN算法的深度学习模型； S21：采用MobileNetV3网络结构作为骨干网络，取代MaskR-CNN算法中的ResNet网络； MobileNetV3网络结构采用深度可分离卷积，并在网络中引入倒残差结构，为了保证特征提取过程中的精度，MobileNetV3网络结构中加入激活函数H-Swish，且在倒残差结构中引入SE注意力机制模块P1，构成Bneck结构，激活函数H-Swish的表达式为： 式中：Relu为激活函数，x为激活函数的输入值，H-Swish[x]为在Relu的基础上优化的激活函数； S22：对MobileNetV3网络结构进行优化； 优化MobileNetV3网络结构包括简化和替代两个步骤，具体如下： S221：删除MobileNetV3网络结构中3层Bneck； S222：使用激活函数PreLu替代Bneck结构中原有的激活函数H-Swich和ReLu，激活函数PreLu的表达式为： 式中：y表示非线性激活函数在通道i的输入，ai用来反映函数的斜率； S23：在MobileNetV3网络结构中添加通道注意模块，优化高级低分辨率语义信息图； S3：将掌子面节理数据库划分为不同尺度图片，采用不同尺度图片与ExponentiaLR方法对深度学习模型进行训练与寻优，得到优化后的深度学习模型； S4：向优化后的深度学习模型中输入待测掌子面图像进行节理信息识别，并对输出的图像进一步处理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中铁北京工程局集团第一工程有限公司;西安建筑科技大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市国家民用航天产业基地航创路259号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。