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龙图腾网获悉淮南矿业(集团)有限责任公司;武汉大学申请的专利基于深度学习的岩石多矿物微观隐式三维重构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：CN119963738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510085178.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度学习的岩石多矿物微观隐式三维重构方法及系统是由赵智;李志红;余国锋;陈俊伟;任波;罗勇;肖殿才;周小平;高翔设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的岩石多矿物微观隐式三维重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的岩石多矿物微观隐式三维重构方法及系统，其方法包括：基于岩石试件的第一微观图像序列获取所述岩石试件的分形维函数，其中，所述第一微观图像序列表征基于岩石试件获取的少量图像；基于所述岩石试件的分形维函数构建基于分形维特征金字塔算法的生成性对抗网络，通过训练完成的所述生成性对抗网络生成多张岩石的二维图像；在所述多张岩石的二维图像符合预设精度条件的情况下，基于所述多张岩石试样的二维图像重构得到岩石三维模型。本发明通过构建的基于分形维特征金字塔算法的生成性对抗网络，实现基于少量岩石微观图像的岩石三维重建。

本发明授权基于深度学习的岩石多矿物微观隐式三维重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的岩石多矿物微观隐式三维重构方法，其特征在于，包括： 基于岩石试件的第一微观图像序列获取所述岩石试件的分形维函数，其中，所述第一微观图像序列表征基于岩石试件获取的少量图像； 基于所述岩石试件的分形维函数构建基于分形维特征金字塔算法的生成性对抗网络，通过训练完成的所述生成性对抗网络生成多张岩石的二维图像； 在所述多张岩石的二维图像符合预设精度条件的情况下，基于所述多张岩石试样的二维图像重构得到岩石三维模型； 其中，所述生成性对抗网络通过以下方式构建： 基于岩石试件的分形维函数构建生成性对抗网络的生成器，基于生成分布和真实分布之间的差异构建判别器，基于边界相似参数构建梯度惩罚函数： ； 式中，PDF为条件概率密度，MPfd表示分形维函数，Ns表示相似对象数量，S表示缩放因子，E为期望，K为梯度惩罚函数，Pgdata为岩石微观结构生成分布，Ptdata为真实分布,λ为梯度惩罚函数，为判别器梯度，为L2范数，表示基于分形维函数的生成函数。

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淮南矿业(集团)有限责任公司;武汉大学，其通讯地址为：232001 安徽省淮南市田家庵区洞山中路1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”。

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