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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于卷积神经网络的缪子图像处理方法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：CN116824324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211652723.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于卷积神经网络的缪子图像处理方法是由张荣庆;席振铢;刘威;王鹤设计研发完成，并于2022-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的缪子图像处理方法在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种基于卷积神经网络的缪子图像处理方法，通过根据各地质对缪子的能量阻抗参数构造缪子卷积算子，利用所述缪子卷积算子构造卷积神经网络模型，对待探测体进行缪子探测，基于探测结果生成能量阻抗分布的三维图像，将所述能量阻抗分布的三维图像输入至所述卷积神经网络模型，识别所述待探测体的地质类别及其空间分布，并从中识别目标地质体的空间分布。以能量阻抗的角度生成三维图像，输入到卷积神经网络模型中识别地质分布来识别目标地质体，由于缪子卷积算子能够作为一个基本单元进行计算，避免了以单个像素进行计算时过大的计算量，因而减小了计算量，同时又能保留三维图像的平移不变性，提高了地质体识别的精度。

本发明授权一种基于卷积神经网络的缪子图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的缪子图像处理方法，其特征在于，包括： 根据各种地质对缪子的能量阻抗参数构造缪子卷积算子，并利用所述缪子卷积算子构造卷积神经网络模型，包括： 根据各种地质对缪子的能量阻抗参数计算能量损失梯度，构造三维的缪子卷积算子； 将各种地质的缪子卷积算子配置在卷积神经网络模型的卷积层，将卷积神经网络模型还具有全连接层和输出层，根据各地质样本的能量阻抗参数构造各种能量阻抗分布的样本三维图像，根据各地质样本类别在对应的坐标范围设置对应的地质类别标签，以所述样本三维图像为训练样本，对所述卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型，用于识别能量阻抗分布的三维图像各坐标点处能量阻抗所对应的地质类别； 对待探测体进行缪子探测，基于探测结果生成能量阻抗分布的三维图像，包括： 对天然缪子进行能量探测，根据探测到的缪子数拟合天然缪子时间密度随能量的分布函数，在探测到缪子时获取当前时间添加时间戳数据，生成缪子接收时序，结合所述缪子接收时序和所述天然缪子时间密度随能量的分布函数确定临界能量值，包括： 计算临界缪子数＝mt*s，其中，m为接收到的缪子总数，t为接收时间，s为接收面积； 对天然缪子时间密度随能量的分布函数从高能侧向低能侧对缪子数求和，直至缪子数之和等于临界缪子数，确定此时坐标对应的能量值即为临界能量值； 结合所述临界能量值与探测体在当前探测方向的尺寸计算当前探测方向的能量阻抗参数，结合在不通过探测方向的计算结果生成能量阻抗分布的三维图像； 将所述能量阻抗分布的三维图像输入至所述卷积神经网络模型，识别所述待探测体的地质类别及其空间分布，并从中识别目标地质体的空间分布。

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