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龙图腾网获悉北京理工大学;北京理工大学重庆创新中心申请的专利一种基于神经网络的防刺性能检测方法、系统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：CN116664524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310642838.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于神经网络的防刺性能检测方法、系统及装置是由张宏;刘梦真;黄广炎;李豪天设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的防刺性能检测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的防刺性能检测方法、系统及装置，方法包括：通过折皱实验得到不同防刺性能的防刺材料样品集；准备数据集，采集所述防刺材料样品集的图像，对所述防刺材料样品集进行性能测试得到防刺性能热力图，所述图像与其对应的所述性能热力图共同组成数据集；基于所述训练集对神经网络进行训练，得到神经网络模型；采集日常生活中性能受损的防刺材料的图像，将图像输入所述神经网络模型得到其对应的防刺性能热力图。本发明对产生折皱的防刺材料的防护性能进行了检测，是对防刺材料应用的一种安全保障测试，具有实际应用价值。

本发明授权一种基于神经网络的防刺性能检测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的防刺性能检测方法，其特征在于，包括： 获取不同防刺性能的防刺材料样品集，并采集所述防刺材料样品集图像； 对所述防刺材料样品集图像进行测试，获取所述防刺材料样品集图像对应的防刺性能热力图，包括： 将所述防刺材料样品集图像进行分割，获取若干相同的矩形块； 对若干相同的所述矩形块分别进行准静态穿刺测试、动态穿刺测试、硬度测试和刚度测试，获取每个矩形块的准静态穿刺性能、动态穿刺性能、硬度性能和刚度性能； 基于每个所述矩形块的所述准静态穿刺性能、所述动态穿刺性能、所述硬度性能和所述刚度性能，获取每个所述矩形块的防刺性能； 将每个所述矩形块的防刺性能进行归一化处理，获取所述防刺材料样品集图像对应的防刺性能热力图； 基于所述防刺材料样品集图像和所述防刺性能热力图，构建数据集； 基于所述数据集对神经网络模型进行训练，获取训练好的所述神经网络模型，包括： 基于所述数据集，训练生成对抗网络，获取训练好的生成对抗网络； 利用训练好的所述生成对抗网络，获取第一合成数据，并将所述第一合成数据加入所述数据集，完成所述数据集的第一次扩增； 对第一次扩增后的所述数据集进行旋转、平移、翻转、缩放、裁剪变换，获取第二合成数据； 将所述第二合成数据加入第一次扩增后的所述数据集，获取训练集； 所述神经网络模型引入可变形的激活函数和周期性震荡，基于所述训练集对所述神经网络模型进行训练，获取训练好的所述神经网络模型； 利用训练好的所述神经网络模型，对受损防刺材料进行检测，获取所述受损防刺材料的防刺性能热力图，实现对防刺材料防护性能的检测； 利用训练好的所述神经网络模型，对受损防刺材料进行检测包括： 通过多尺度金字塔对受损的防刺材料的图像进行多尺度的卷积和池化，获取若干个特征图； 利用特征级联层将若干个所述特征图进行拼接，获取新的特征图； 基于卷积层对所述新的特征图进行特征提取，获取所述受损防刺材料的特征，并通过输出层输出所述受损防刺材料的防刺性能热力图，实现对防刺材料防护性能的检测。

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北京理工大学;北京理工大学重庆创新中心，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学；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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