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龍圖騰網獲悉中鐵北京工程局集團第一工程有限公司;西安建筑科技大學申請的專利一種基于Mask R-CNN的隧道掌子面節理信息識別方法與識別系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119904617B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411983434.8，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種基于Mask R-CNN的隧道掌子面節理信息識別方法與識別系統是由王永剛;高華;楊棚濤;李靜慧;熊超;宋戰平;王江;魯鵬輝;胡康泰;謝飛;匡濤設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Mask R-CNN的隧道掌子面節理信息識別方法與識別系統在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于MaskR?CNN的隧道掌子面節理信息識別方法與識別系統，屬于隧道工程檢測技術領域。針對目前利用人工對掌子面節理的提取存在的主觀偏差及效率低下等問題，本發明的方法包括：標記掌子面圖像的節理特征，構建掌子面節理數據庫，構建基于MaskR?CNN算法的深度學習模型并優化其網絡結構，將掌子面節理數據庫劃分為不同尺度圖片，采用不同尺度圖片與ExponentiaLR方法對深度學習模型進行訓練與尋優，得到優化后的深度學習模型，利用優化后的深度學習模型對待測掌子面圖像進行節理分割與節理信息識別。本發明的方法能夠高效并準確地識別掌子面的節理特征，具有很好的魯棒性。

本發明授權一種基于Mask R-CNN的隧道掌子面節理信息識別方法與識別系統在權利要求書中公布了：1.一種基于MaskR-CNN的隧道掌子面節理信息識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：標記掌子面圖像的節理特征，構建掌子面節理數據庫； S2：構建基于MaskR-CNN算法的深度學習模型； S21：采用MobileNetV3網絡結構作為骨干網絡，取代MaskR-CNN算法中的ResNet網絡； MobileNetV3網絡結構采用深度可分離卷積，并在網絡中引入倒殘差結構，為了保證特征提取過程中的精度，MobileNetV3網絡結構中加入激活函數H-Swish，且在倒殘差結構中引入SE注意力機制模塊P1，構成Bneck結構，激活函數H-Swish的表達式為： 式中：Relu為激活函數，x為激活函數的輸入值，H-Swish[x]為在Relu的基礎上優化的激活函數； S22：對MobileNetV3網絡結構進行優化； 優化MobileNetV3網絡結構包括簡化和替代兩個步驟，具體如下： S221：刪除MobileNetV3網絡結構中3層Bneck； S222：使用激活函數PreLu替代Bneck結構中原有的激活函數H-Swich和ReLu，激活函數PreLu的表達式為： 式中：y表示非線性激活函數在通道i的輸入，ai用來反映函數的斜率； S23：在MobileNetV3網絡結構中添加通道注意模塊，優化高級低分辨率語義信息圖； S3：將掌子面節理數據庫劃分為不同尺度圖片，采用不同尺度圖片與ExponentiaLR方法對深度學習模型進行訓練與尋優，得到優化后的深度學習模型； S4：向優化后的深度學習模型中輸入待測掌子面圖像進行節理信息識別，并對輸出的圖像進一步處理。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中鐵北京工程局集團第一工程有限公司;西安建筑科技大學，其通訊地址為：710000 陜西省西安市國家民用航天產業基地航創路259號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。