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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于图像识别的节理岩体REV数值模拟获取方法及系统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：CN116245007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211581031.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图像识别的节理岩体REV数值模拟获取方法及系统是由刘聪;孙基伟;周宗青;刘洪亮;李刚;白松松;靳高汉;高天;刘雨函设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的节理岩体REV数值模拟获取方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及岩体数值模拟技术领域，提出了一种基于图像识别的节理岩体REV数值模拟获取方法及系统，能够自动获取节理岩体的产状信息，保证节理岩体建模的准确性。通过卷积神经网络来识别节理岩体的图像、简化了结构面信息获取工作，提高了结构面获取精度和效率，基于图像识别得到的结构面信息建立多尺度合成岩体模型，准确表征了节理岩体性质。绘制模型尺寸‑力学性质参数变化曲线，利用差值比率确定了节理岩体表征单元体尺寸，完善了表征单元体的确定工作，实现了表征单元体获取方法的定量化和规范化。为采用连续介质力学计算方法模拟非连续介质提供基础。

本发明授权基于图像识别的节理岩体REV数值模拟获取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的节理岩体REV数值模拟获取方法，其特征在于，包括如下步骤：将获取的待识别节理岩体图像，通过训练好的卷积神经网络识别节理岩体的图像特征，得到节理的产状参数；采用离散元方法，基于产状参数建立多尺度节理岩体模型，模拟室内试验过程，测试得到多尺度节理岩体模型的力学性质参数；根据得到的力学性质参数，绘制模型尺寸-力学性质参数曲线，获取节理岩体的REV尺寸及对应的力学参数；还包括对卷积神经网络训练的过程，具体如下：获取节理岩体图像，并进行预处理，得到节理岩体图像集；据图像集中的图像的结构面产状标记标签，构建节理岩体图像与产状标签一一对应的特征数据集；将预处理后的节理岩体图像作为输入样本，将结构面产状信息作为输出样本，输入至卷积神经网络进行训练；将测试集用于检验卷积神经网络模型的准确性，采用回归量化指标判断模型精度，模型精度不满足要求，继续执行训练步骤；模型精度满足要求，确定模型参数，得到训练后的卷积神经网络。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；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”。