华南师范大学张渊获国家专利权
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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于深度学习的石子粒径分类方法、系统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：CN116503380B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310586058.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的石子粒径分类方法、系统及存储介质是由张渊;蓝舸程;段宏超;王军设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的石子粒径分类方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的石子粒径分类方法、系统及存储介质。获取拍摄模拟环境中的石子堆和获取石子堆高度信息；利用N*N宫格图像拼接结合激光三角法去除石子堆不同区域存在高度落差的干扰；利用傅里叶变换把N宫格石子图像转换到频率域；使用通过高通滤波器后的石子三维频谱图作为分类模型数据集；改进ResNet34模型，优化残差结构、加入空洞卷积、引入ECA模块，将通过高通滤波器后的石子三维频谱图数据集放入改进后的ResNet34模型中训练，最终用于石子粒径等级分类。本发明在石子堆高度落差不同、光照天气等因素有差异情况下的石子粒径分类任务中分类准确，适用于多种花色石子，判别均正确，具有良好的鲁棒性。
本发明授权基于深度学习的石子粒径分类方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的石子粒径分类方法，其特征在于： 获取拍摄实际工地环境中的石子堆和获取石子堆高度信息； 利用宫格图像拼接，结合激光三角法，去除石子堆不同区域存在的高度落差干扰； 先从每个位置的短曝光时间图像中获取激光光斑中心位置；再利用激光三角法计算出该激光光斑中心位置的高度信息；并以此作为对应的正常曝光时间图像中心区域的位置高度信息；利用傅里叶变换把宫格石子图像转换到频率域，将宫格石子图像的空间域信息通过离散傅里叶变换转化为频率域信息，得到宫格石子图像三维频谱图； 通过优化残差结构、加入空洞卷积、引入ECA模块改进ResNet34模型；将通过高通滤波器后的石子三维频谱图放入改进ResNet34模型中训练，最终实现对目标石子粒径的分类。
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