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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)克拉玛依校区申请的专利碳钢点蚀坑生长方向预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120747103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511260084.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权碳钢点蚀坑生长方向预测方法、装置、电子设备及存储介质是由董宝军;梁宇豪;邢晓凯;韩忠;赵世杰;邢嘉伟;张闯设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本碳钢点蚀坑生长方向预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种碳钢点蚀分析技术领域，是一种碳钢点蚀坑生长方向预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括获取待预测碳钢样品的四通道数据和待预测碳钢样品所处位置的环境因素数据，其中四通道数据为待预测碳钢样品的深度信息和RGB信息的拼接数据；输入待预测碳钢样品的四通道数据和待预测碳钢样品所处位置的环境因素数据至预测模型组。本发明构建预测模型组，利用预测模型组可以直接通过碳钢样品图像和所处位置的环境因素数据，预测得到点蚀坑生长方向，无需手动特征提取，减少了人为误差，提高了预测效率，并且DeepLabV3+网络具有保留更多边缘信息、捕获不同尺度上下文信息的优点，使得图像分割更加准确。

本发明授权碳钢点蚀坑生长方向预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种碳钢点蚀坑生长方向预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测碳钢样品的四通道数据和待预测碳钢样品所处位置的环境因素数据，其中四通道数据为待预测碳钢样品的深度信息和RGB信息的拼接数据； 输入待预测碳钢样品的四通道数据和待预测碳钢样品所处位置的环境因素数据至预测模型组，得到对应的点蚀坑生长方向，其中预测模型组包括图像分割子模型、拼接单元、生长方向预测子模型，图像分割子模型通过多个第一样本对DeepLabV3+网络进行深度学习得到，DeepLabV3+网络包括编码器、解码器、降维模块，编码器对输入数据进行编码，解码器解码后利用降维模块进行降维处理，编码器包括ResNet网络、ASPP模块和全局平均池化网络，解码器中引入空间注意力机制，每个第一样本均包括历史碳钢样品的四通道数据和对应的图像分割结果标识信息；拼接单元将图像分割结果和环境因素数据进行拼接；生长方向预测子模型通过多个第二样本对前馈神经网络进行深度学习得到，前馈神经网络包括多个全连接层的前馈神经网络，每个第二样本均包括历史碳钢样品的图像分割结果和所处位置的环境因素数据的拼接数据、对应的点蚀坑生长方向标识信息。

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国石油大学(北京)克拉玛依校区，其通讯地址为：834000 新疆维吾尔自治区克拉玛依市安定路355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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