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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利裂缝识别方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品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：CN116071647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310018665.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权裂缝识别方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品是由冯程;戴顺;冯梓岩;钟云滔;赵磊;陈俊凯;宗翔华设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本裂缝识别方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种裂缝识别方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，可以基于符合地层裂缝特征的余弦函数，得到包含裂缝的样本图像，并对裂缝识别模型进行训练，其中，所述裂缝识别模型基于yolov5网络模型实现。本申请可以对裂缝进行智能提取和精确识别，提高准确率的同时节省了大量的人力成本和时间成本；对yolov5网络模型残差结构的改进大大减少了模型的计算量，同时达到增大特征图感受野的同时不影响模型计算成本的目的，提高检测精度；将Denseblock全互连思想应用到yolov5网络模型中使得模型能够充分提取、传播并融合特征；在主干网络中添加SE模块可以学习并结合不同通道特征从而增大模型的全局感受野，可提高检测准确度。

本发明授权裂缝识别方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种裂缝识别方法，其特征在于，包括： 基于符合地层裂缝特征的余弦函数，生成用于模拟裂缝的余弦曲线，并通过对余弦曲线执行下述至少一项操作：平移、调整加入的随机噪声、调整倾角、调整尺寸，得到包含裂缝的样本图像；其中，所述样本图像的标注为样本图像中的余弦曲线所在的矩形框； 根据生成的样本图像，对裂缝识别模型进行训练，以基于训练好的模型对待处理图像中的裂缝进行识别； 其中，所述裂缝识别模型基于yolov5网络模型实现； 其中，根据生成的样本图像，对裂缝识别模型进行训练，包括： 在yolov5网络模型的残差结构中使用1*1卷积进行升维和降维操作，并对残差结构中的3*3卷积采用扩张率为2的空洞技术； 利用DenseBlock取代yolov5网络模型的Resunit模块； 在用于提取特征的主干网络中添加SE模块，得到改进的yolov5网络模型作为裂缝识别模型； 根据生成的样本图像，对所述裂缝识别模型进行训练； 其中，基于符合地层裂缝特征的余弦函数，生成用于模拟裂缝的余弦曲线，并通过对余弦曲线执行下述至少一项操作：平移、调整加入的随机噪声、调整倾角、调整尺寸，得到包含裂缝的样本图像，包括： 根据裂缝模拟余弦函数：生成余弦曲线，其中，θ是裂缝倾角，n是随机噪声，通过调整函数参数对生成的余弦曲线进行修改，得到多张图像； 对生成的图像中的余弦曲线进行平移，得到多张图像，并将平移操作后的多张图像与平移操作前的多张图像进行随机打乱； 将随机打乱后的图像进行数据增强，得到多张包含裂缝的样本图像。

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