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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置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：CN115511852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211219944.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置是由李天斌;杨罡;唐浩设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置，属于隧道工程技术领域。本申请实施例通过节理裂隙提取模型对将经过预处理的掌子面岩体图像进行特征提取，能够更为快速、准确地获取更多掌子面节理裂隙信息；同时，通过以节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，绘制多个虚拟测线布设图，能够使虚拟测线更为均衡地分布在节理裂隙特征图上，加密了节理裂隙特征图中各个部位的测线密度，能够更好地反映出虚拟测线和节理裂隙的交切关系，最后再根据每个虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定掌子面岩体的岩体完整程度，实现掌子面围岩结构的精细化定量评价，为隧道设计、施工、运营和维护提供更为准确的数据参考。

本发明授权一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的掌子面岩体完整程度评价方法，其特征在于，所述方法包括： 将经过预处理的掌子面岩体图像输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到节理裂隙特征图，所述节理裂隙特征图用于表征所述掌子面岩体的裂隙信息，包括： 基于n种不同的裁剪尺寸，对所述掌子面岩体图像进行裁剪，得到n个子图组，每个子图组包括对应裁剪尺寸下的若干张第一子图；n为大于等于1的整数； 针对任一子图组，对所述子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图；将所述第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图；合并所述初始节理裂隙特征子图，得到所述子图组对应的初始节理裂隙特征图； 基于n个子图组各自对应的初始节理裂隙特征图，得到所述节理裂隙特征图； 基于所述节理裂隙特征图，得到多个不同的虚拟测线布设图；其中，不同的虚拟测线布设图是以所述节理裂隙特征图中的不同预设位置为放射中心，预设角度为布设间隔，在所述节理裂隙特征图上绘制虚拟测线得到的； 针对每个所述虚拟测线布设图，基于该虚拟测线布设图中每条所述虚拟测线对应的岩体块度系数和所述预设角度，确定该虚拟测线布设图的等效面积； 基于多个所述虚拟测线布设图各自对应的等效面积，确定所述掌子面岩体的岩体完整程度； 其中，对所述子图组中的第一子图进行图像均衡化处理，得到第二子图，包括： 对所述第一子图进行灰度处理，并获取所述第一子图中每种原始灰度值各自对应的分布频率； 基于每种原始灰度值各自对应的分布频率，计算灰度累积分布频率； 基于所述灰度累积分布频率和所述第一子图的灰度级，得到目标灰度值； 基于所述目标灰度值，得到图像均衡化后的所述第二子图； 所述节理裂隙提取模型包括对称的编码路径和解码路径；将所述第二子图输入预先训练的节理裂隙提取模型，输出得到初始节理裂隙特征子图，包括： 将所述第二子图输入所述编码路径，利用预设数量的编码模块由浅入深地逐层提取所述第二子图的特征信息，以得到编码特征图；其中，每个编码模块包括编码网络和与所述编码网络跳层连接的跳层网络，所述跳层网络用于将上一个编码模块输出的特征图叠加在当前编码模块的编码网络输出的特征图上，叠加后的特征图即为所述当前编码模块的输出； 将所述编码特征图输入所述解码路径，利用与所述编码模块一一对应的解码模块对所述编码特征图进行逐层解码，以输出得到所述初始节理裂隙特征子图。

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