发明专利已授权

基于全卷积残差网络的瓦斯灰显微图像分割方法及系统

Name: 基于全卷积残差网络的瓦斯灰显微图像分割方法及系统
Brand: 安徽工业大学
SKU: 2020105704092
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010570409.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-06-19

公开号

CN111524149B

公开日

2023-02-28

申请人

安徽工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割深度学习计算机视觉

应用场景

冶金工业, 显微图像分析, 工业质检, 材料分析

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摘要

本发明公开了基于全卷积残差网络的瓦斯灰显微图像分割方法及系统，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：构建数据集；S2：构建全卷积神经网络模型；S3：构建全卷积残差网络模型；S4：对瓦斯灰显微图像进行分割测试。本发明能够较为准确地对瓦斯灰显微图像实现分割，在进行图像分割效果对比实验中，FCRN网络表现出了较好的分割效果，其中MIoU指标达到了90.15％，分割后的图像轮廓清晰、细节完整，实现了瓦斯灰显微图像的语义分割，为后续实现瓦斯灰成分精准识别打下基础，值得被推广使用。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN111524149B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230228

✅ 授权

20200904

?? 实质审查的生效：

20200811

📄 公开

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