湖南科技大学彭雄获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利基于图卷积网络和高光谱成像的裂缝识别方法及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：CN121095258B 。
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：202511653822.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图卷积网络和高光谱成像的裂缝识别方法及装置是由彭雄;张桐;蒋毅;颜志鹏;王鹏涛;赵超;李寿科;方聪;姚瑛琳设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图卷积网络和高光谱成像的裂缝识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于图卷积网络和高光谱成像的裂缝识别方法及装置。方法包括：基于高光谱成像方法获取裂缝数据；对裂缝数据进行预处理，得到预处理后的裂缝数据；将预处理后的裂缝数据输入预构建的双分支网络，双分支网络包括PConv分支与miniGCN分支，其中，PConv分支用于提取裂缝数据的局部空间特征，miniGCN分支用于提取包含像素间长距离关联信息的全局特征；将双分支网络输出的局部空间特征和全局特征进行拼接融合，得到融合特征；根据融合特征确定裂缝识别结果。通过上述方法，采用高光谱成像方法获取裂缝数据，并结合双分支网络进行特征提取，实现对裂缝区域的精准识别。
本发明授权基于图卷积网络和高光谱成像的裂缝识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络和高光谱成像的裂缝识别方法，其特征在于，所述裂缝识别方法包括： 基于高光谱成像方法获取裂缝数据； 对所述裂缝数据进行预处理，得到预处理后的裂缝数据； 将所述预处理后的裂缝数据输入预构建的双分支网络，所述双分支网络包括PConv分支与miniGCN分支，其中，所述PConv分支用于提取所述裂缝数据的局部空间特征，所述miniGCN分支用于提取包含像素间长距离关联信息的全局特征； 将所述双分支网络输出的所述局部空间特征和所述全局特征进行拼接融合，得到融合特征； 根据所述融合特征确定裂缝识别结果。
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