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龙图腾网获悉江淮前沿技术协同创新中心;中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种土壤颗粒细观参数标定方法、装置及无人车仿真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：CN119574388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411674449.6，技术领域涉及：G01N15/0205；该发明授权一种土壤颗粒细观参数标定方法、装置及无人车仿真方法是由余彪;李碧春;朱晓俊;张辉设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土壤颗粒细观参数标定方法、装置及无人车仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种土壤颗粒细观参数标定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对土壤样品施加预定载荷，并获取在该预定载荷下的实际土壤沉降幅度；步骤2、获取土壤样品图像并提取土壤颗粒几何参数；步骤3、输入土壤颗粒细观参数；步骤4、根据步骤1中的实际土壤沉降幅度、步骤2中的土壤颗粒几何参数、步骤3中输入的土壤颗粒细观参数，通过迭代优化算法计算出土壤颗粒细观参数；步骤5、输出计算的土壤颗粒细观参数作为标定的土壤细观参数，本申请通过高分辨率图像和迭代优化算法，提高了土壤颗粒细观参数标定的准确性，提高了标定精度。

本发明授权一种土壤颗粒细观参数标定方法、装置及无人车仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种土壤颗粒细观参数标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对土壤样品施加预定载荷，并获取在该预定载荷下的实际土壤沉降幅度； 步骤2、获取土壤样品图像并提取土壤颗粒几何参数； 步骤3、输入土壤颗粒细观参数； 步骤4、根据步骤1中的实际土壤沉降幅度、步骤2中的土壤颗粒几何参数、步骤3中输入的土壤颗粒细观参数，通过迭代优化算法计算出土壤颗粒细观参数； 所述步骤4中的迭代优化算法采用基于神经网络的反向传播算法；所述步骤4中的迭代优化算法包括以下步骤： 步骤4.1、通过步骤3输入的土壤颗粒细观参数、步骤2提取的土壤颗粒几何参数以及施加的预定载荷计算理论土壤沉降幅度； 步骤4.2、将步骤1获取的实际土壤沉降幅度与步骤4.1获取的理论土壤沉降幅度进行比较，若理论土壤沉降幅度与实际土壤沉降幅度的差值在误差阈值外，则基于神经网络的反向传播算法执行迭代计算并调整土壤颗粒细观参数；若理论土壤沉降幅度与实际土壤沉降幅度的差值在误差阈值内，则迭代结束，执行步骤5，记录并输出土壤细观颗粒参数； 步骤5、输出计算的土壤颗粒细观参数作为标定的土壤细观参数。

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江淮前沿技术协同创新中心;中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市望江西路920号中安创谷科技园二期H3、H4、H5、H6、H7、H8幢；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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