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          中南大學(xué)游鈺陽獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學(xué)申請的專利一種隧道棄渣顆粒識別分級方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116883757B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202310897911.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/764;該發(fā)明授權(quán)一種隧道棄渣顆粒識別分級方法及裝置是由游鈺陽;謝亦朋;陽軍生;張聰;方星樺;相懋龍;唐宇設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-07-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種隧道棄渣顆粒識別分級方法及裝置在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供了一種隧道棄渣顆粒識別分級方法及裝置,所述方法包括:S3、獲取棄渣顆粒輪廓的分割掩膜數(shù)據(jù)集;S4、采用基于馬氏距離的改進(jìn)TOPSIS方法,根據(jù)分割掩膜數(shù)據(jù)集獲得棄渣顆粒的綜合形狀因子數(shù)據(jù)集;S5、根據(jù)分割掩膜數(shù)據(jù)集和綜合形狀因子數(shù)據(jù)集,獲取每個棄渣顆粒的形態(tài)等級,形成形態(tài)等級標(biāo)簽和標(biāo)志物標(biāo)簽的棄渣顆粒圖像數(shù)據(jù)集;S6、將棄渣顆粒圖像數(shù)據(jù)集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練,獲得第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;S7、將任意新采集的棄渣顆粒圖像輸入第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,輸出棄渣顆粒分割掩膜數(shù)據(jù)和形態(tài)等級。本發(fā)明的基于馬氏距離的改進(jìn)TOPSIS方法,所得到的綜合形狀因子能夠考慮各形狀指標(biāo)之間的相關(guān)性,更準(zhǔn)確地反映各指標(biāo)體現(xiàn)的形態(tài)信息關(guān)系。

          本發(fā)明授權(quán)一種隧道棄渣顆粒識別分級方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種隧道棄渣顆粒識別分級方法,其特征在于,包括如下步驟: S3、獲取棄渣顆粒輪廓的分割掩膜數(shù)據(jù)集M1; S4、采用基于馬氏距離的改進(jìn)TOPSIS方法,根據(jù)分割掩膜數(shù)據(jù)集M1計算每個棄渣顆粒的形狀指標(biāo)和綜合形狀因子,形成棄渣顆粒的綜合形狀因子數(shù)據(jù)集S,所述形狀指標(biāo)包括長短軸比AR、圓度Cir、凹凸度Sol、棱角度Ang、粗糙度Tex;其中基于馬氏距離的改進(jìn)TOPSIS方法是使用馬氏距離評分公式替換TOPSIS中的距離評分公式; S5、根據(jù)分割掩膜數(shù)據(jù)集M1和綜合形狀因子數(shù)據(jù)集S,構(gòu)建棄渣顆粒的形態(tài)分級標(biāo)準(zhǔn),計算分割掩膜數(shù)據(jù)集M1中每個棄渣顆粒的形態(tài)等級L,形成具有形態(tài)等級標(biāo)簽和標(biāo)志物標(biāo)簽的棄渣顆粒圖像數(shù)據(jù)集D3; S6、將棄渣顆粒圖像數(shù)據(jù)集D3輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練,獲得包含棄渣顆粒輪廓及其形態(tài)等級特征權(quán)重的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型N2; S7、將任意新采集的棄渣顆粒圖像輸入第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型N2中,進(jìn)行棄渣顆粒的輪廓識別及其形態(tài)檢測,并輸出棄渣顆粒分割掩膜數(shù)據(jù)和形態(tài)等級,由分割掩膜數(shù)據(jù)計算棄渣顆粒等效粒徑D。

          如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人中南大學(xué),其通訊地址為:410000 湖南省長沙市岳麓區(qū)麓山南路932號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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