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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)礦業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于改進(jìn)U-Net的煤巖裂縫智能提取方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120563993B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202511071752.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)U-Net的煤巖裂縫智能提取方法是由孫成成;翟成;辛海會(huì);王志曉;劉廳;楊佳;魏星宇;徐鶴翔;陳佳瑞;李敖同設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-08-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于改進(jìn)U-Net的煤巖裂縫智能提取方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)U?Net的煤巖裂縫智能提取方法，包括以下步驟：S1、構(gòu)建煤巖裂隙CT圖像數(shù)據(jù)集；S2、構(gòu)建改進(jìn)U?Net分割模型，具體包括以下步驟：S2.1、以VGG16為骨干網(wǎng)絡(luò)，引入深度可分離卷積模塊；S2.2、在解碼器每層深度可分離卷積后增加PPA注意力模塊，PPA注意力模塊在解碼器的每個(gè)上采樣階段后引入，其輸出經(jīng)批歸一化和Dropout層處理；S2.3、定義復(fù)合損失函數(shù)；S3、分割模型訓(xùn)練與優(yōu)化，具體步驟包括：S3.1、超參數(shù)設(shè)置；S3.2、使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集調(diào)整超參數(shù)，測(cè)試集評(píng)估性能，評(píng)價(jià)指標(biāo)包括MIoU、MAcc、FWIoU。本發(fā)明能夠解決煤巖裂隙圖像中細(xì)小裂隙難以識(shí)別、模型計(jì)算量大、多尺度信息融合差以及類別不平衡問題，提升模型的魯棒性、分割精度和實(shí)用性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)U-Net的煤巖裂縫智能提取方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)U-Net的煤巖裂縫智能提取方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、構(gòu)建煤巖裂隙CT圖像數(shù)據(jù)集； S2、構(gòu)建改進(jìn)U-Net分割模型，具體包括以下步驟： S2.1、以VGG16為骨干網(wǎng)絡(luò)，引入深度可分離卷積模塊； S2.2、在解碼器每層深度可分離卷積后增加PPA注意力模塊，PPA注意力模塊在解碼器的每個(gè)上采樣階段后引入，其輸出經(jīng)批歸一化和Dropout層處理； S2.3、定義復(fù)合損失函數(shù)； S3、分割模型訓(xùn)練與優(yōu)化，具體步驟包括： S3.1、超參數(shù)設(shè)置； S3.2、使用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集調(diào)整超參數(shù)，測(cè)試集評(píng)估性能，評(píng)價(jià)指標(biāo)包括MIoU、MAcc、FWIoU。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)礦業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：221000 江蘇省徐州市銅山區(qū)大學(xué)路1號(hào)；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)”。