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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种利用U-net神经网络进行旋翼桨尖涡涡核图像识别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：CN120125861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510016024.4，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种利用U-net神经网络进行旋翼桨尖涡涡核图像识别方法是由王国华;裴潇;任磊;朱伟设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用U-net神经网络进行旋翼桨尖涡涡核图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用U‑net神经网络进行旋翼桨尖涡涡核图像识别方法，属于涡核图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：构建训练U‑net神经网络模型；S2：U‑net神经网络模型预测桨尖涡位置；S3：获取涡核位置和面积；S4：涡核位置椭圆曲线拟合；S5：等分曲线椭圆弧段并取索引；S6：计算涡核位置与椭圆弧段距离并隶属于最近椭圆弧段；S7：统计涡核数量关于弧段索引曲线；S8：曲线平滑处理；S9：寻找峰值位置；S10：峰值位置索引映射涡簇标签，计算峰值索引对应峰值弧段位置；S11：计算涡核位置与曲线峰值弧段距离并隶属于最近峰值弧段，并对每个涡打上所属涡簇标签；本发明能够精准识别桨尖涡，同时无需对PIV图像进行处理，操作简单直观。

本发明授权一种利用U-net神经网络进行旋翼桨尖涡涡核图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种利用U-net神经网络进行旋翼桨尖涡涡核图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建训练U-net神经网络模型； S2：基于构建训练的U-net神经网络模型对某一工况所包含的所有PIV原始图像进行预测，输出一组png格式的仅含有0和1元素的输出图像，其中，0代表该元素属于图像背景，1代表该元素属于桨尖涡； S3：获取该组输出图像中每一个1元素区块所对应的形心位置与面积，其为涡核位置和面积； S4：将该组输出图像的每个涡核位置进行椭圆曲线拟合； S5：取该曲线位于x＝0与x＝1.1h所夹的椭圆弧段，将该椭圆弧段自上而下按照弧长等分为1000段，并依次取索引为1-1000，其中，h表示为旋翼高度； S6：计算该组输出图像的每个涡核位置与椭圆弧段的距离，将涡核位置隶属于距离其最近的椭圆弧段； S7：统计每一个弧段配对的涡核数量，获得涡核数量关于弧段索引的曲线； S8：通过移动平均法对曲线进行平滑处理，平滑窗口大小为30； S9：通过寻峰函数寻找平滑后曲线的峰值位置，高度阈值为1.7，峰距离阈值为40，峰显著度阈值为0.5； S10：将N个峰值位置索引映射为[1,2,……，N]的涡簇标签，计算峰值索引对应的峰值弧段位置，其中，索引为某峰索引前后30索引位置处； S11：计算该组输出图像的每个涡核位置与曲线峰值弧段的距离，将涡核位置隶属于距离其最近的峰值弧段，并对每个涡打上所属的涡簇标签。

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