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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110634131B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910807036.3
申请日：2019-08-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种裂缝图像识别与建模方法，包括以下步骤：步骤1、基于深度学习Mask‑RCNN网络进行裂缝图片的粗识别并得到粗提取裂缝图；步骤2、将粗提取裂缝图经过OpenCV图像处理后获得裂缝在二维图片上的拐点和突变点的像素坐标；步骤3、利用SIFT算法进行图像特征匹配，获得同名点坐标；步骤4、构建裂缝的三维模型。本发明将深度学习图像识别与OpenCV图像处理技术的优点相结合，形成一种“由粗识别到精确识别”的图像识别方法，有效提高了识别准确率，并最终依靠同一裂缝位置不同角度的图片坐标提取生成裂缝三维建模，解决了裂缝因为尺寸细小较难识别与建模的问题，可行性强、鲁棒性较高。
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公开(公告)号：CN113379783B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110332068.X
申请日：2021-03-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互相关函数的二维裂隙复现方法，包括以下步骤：步骤1：基于互相关函数的二维建模，包括：步骤1.1：获取二维裂隙图像，通过坐标转换将三维裂隙转换为二维裂隙；步骤1.2：对步骤1.1得到的二维裂隙图像进行处理，得到训练图像TI与条件点图像HD；步骤1.3：基于互相关函数建立模型；步骤2：根据得到的模拟图，判定每条裂隙包含的像素点，得到裂隙坐标位置，复现出裂隙，且对同向且相隔不多于三个像素的裂隙进行修复。本发明基于互相关函数进行条件模拟，在一定程度上保证了裂隙的完整性，又对裂隙模式进行了保留，提供相较其他方式建模，用时更短，更加简便、准确，同时进行的复现使得数值模拟称为可能。
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公开(公告)号：CN113379783A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110332068.X
申请日：2021-03-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互相关函数的二维裂隙复现方法，包括以下步骤：步骤1：基于互相关函数的二维建模，包括：步骤1.1：获取二维裂隙图像，通过坐标转换将三维裂隙转换为二维裂隙；步骤1.2：对步骤1.1得到的二维裂隙图像进行处理，得到训练图像TI与条件点图像HD；步骤1.3：基于互相关函数建立模型；步骤2：根据得到的模拟图，判定每条裂隙包含的像素点，得到裂隙坐标位置，复现出裂隙，且对同向且相隔不多于三个像素的裂隙进行修复。本发明基于互相关函数进行条件模拟，在一定程度上保证了裂隙的完整性，又对裂隙模式进行了保留，提供相较其他方式建模，用时更短，更加简便、准确，同时进行的复现使得数值模拟称为可能。
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公开(公告)号：CN110634131A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910807036.3
申请日：2019-08-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种裂缝图像识别与建模方法，包括以下步骤：步骤1、基于深度学习Mask-RCNN网络进行裂缝图片的粗识别并得到粗提取裂缝图；步骤2、将粗提取裂缝图经过OpenCV图像处理后获得裂缝在二维图片上的拐点和突变点的像素坐标；步骤3、利用SIFT算法进行图像特征匹配，获得同名点坐标；步骤4、构建裂缝的三维模型。本发明将深度学习图像识别与OpenCV图像处理技术的优点相结合，形成一种“由粗识别到精确识别”的图像识别方法，有效提高了识别准确率，并最终依靠同一裂缝位置不同角度的图片坐标提取生成裂缝三维建模，解决了裂缝因为尺寸细小较难识别与建模的问题，可行性强、鲁棒性较高。
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公开(公告)号：CN110428498A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910630092.4
申请日：2019-07-12
Applicant: 南京理工大学
Inventor： 何元
Abstract: 本发明公开了一种将三维地质模型转化为数值计算模型的方法，包括以下步骤：步骤一：根据计算范围对地质模型进行区域切割；步骤二：从切割模型提取控制数据进行网格重构并得到切割区域表面模型，此步骤包括对地层分界面的网格重构和地层周围表面的网格重构；步骤三：对切割区域表面模型自动剖分有限元网格并生成有限元网格拓扑数据和几何数据；步骤四：将网格数据导入数值分析系统完成建模。本发明将三维地质模型经过特定方式转化为符合有限元网格要求的数值计算模型，通过转化能准确生成复杂模型网格，整体建模速度快，自动化程度高，且能方便地模拟开挖过程，并可为不同的数值分析系统使用，极大地提高了用有限元解决问题的前处理工作的效率。
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