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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法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：CN114049329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111355850.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法是由冯明驰;李成南;邓程木;刘景林;王鑫;孙博望;岑明设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法，包括以下步骤：在材料表面喷涂随机喷涂散斑，使用相机连续采集图像以记录材料在外力作用下发生形变的过程。构造材料形变图像序列作为数据集，数据集包括训练集和测试集。结合卷积、反卷积、多任务和卷积LSTM神经网络，建立一个通过输入材料形变的图像序列来实时测量材料位移场并分割裂纹区域的神经网络模型。利用训练集数据训练材料位移场测量和裂纹区域分割的多任务卷积LSTM神经网络模型。输入相机采集到的时序图像数据，测量材料的实时位移场并分割材料出现裂纹的区域，最后得到非裂纹的有效区域的位移场。本发明能够更好的结合时空特征来对材料的形变位移场进行测量。

本发明授权基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法，其特征在于，包括以下步骤：在材料表面喷涂随机喷涂散斑，使用相机连续采集图像以记录材料在外力作用下发生形变的过程；构造材料形变图像序列作为数据集，所述的材料形变图像序列数据集包括训练集和测试集；结合卷积、反卷积、多任务和卷积LSTM神经网络，建立一个通过输入材料形变的图像序列来实时测量材料位移场并分割裂纹区域的神经网络模型；利用训练集数据训练材料位移场测量和裂纹区域分割的多任务卷积LSTM神经网络模型；利用训练后的材料位移场测量和裂纹区域分割模型，输入相机采集到的时序图像数据，测量材料的实时位移场并分割材料出现裂纹的区域，最后得到非裂纹的有效区域的位移场；所述结合卷积、反卷积、多任务和卷积LSTM神经网络，建立一个通过输入材料形变的图像序列来实时测量材料位移场并分割裂纹区域的神经网络模型，具体包括：结合卷积、反卷积、卷积LSTM神经网络和多任务神经网络，构建一个能够同时测量材料位移场和分割图像裂纹区域的多任务卷积LSTM神经网络；卷积LSTM层通过改进原有的全连接LSTM层的结构，将各门之间和内部状态之间的前馈式连接替换为卷积，实现了同时处理时间与空间信息；在卷积LSTM层的输入之前加上4个卷积层，将输入数据进行4次下采样卷积得到细化特征，再将细化后的特征作为卷积LSTM层的输入；在卷积LSTM层后建立两个分支，分别用于位移场测量和裂纹区域分割；位移场测量分支由4个反卷积层组成，输入为卷积LSTM层的输出，输出为一个与输出图像尺寸相同的位移场；裂纹区域分割分支由4个反卷积层组成，输入为卷积LSTM层的输出，输出为一个与输出图像尺寸相同的语义分割结果；将语义分割中非裂纹区域设置为有效区域，结合位移场测量结果，可以得到有效区域的位移场。

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