山东大学周宗青获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别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：CN116593457B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310357845.5，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法及系统是由周宗青;杨钧岩;王利戈;高成路;李刚;成帅;刘聪;白松松;孙基伟设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法及系统，包括：获取土体的表面图像和光谱图像；对表面图像中颗粒进行识别，获取颗粒粒径，根据颗粒粒径确定土体的颗粒级配；获取表面图像的RGB均值，根据RGB均值确定土体的含水率；对光谱图像进行识别，获得图像中矿物成分和含量；根据土体的颗粒级配、含水率、矿物成分和含量及训练好的强度识别模型，确定土体的抗剪强度。实现了对土体抗剪强度的准确识别。
本发明授权一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分析与机器学习的土体强度识别方法，其特征在于，包括： 获取土体的表面图像和光谱图像； 对表面图像中颗粒进行识别，获取颗粒粒径； 根据颗粒粒径确定土体的颗粒级配； 获取表面图像的RGB均值，根据RGB均值确定土体的含水率； 对光谱图像进行识别，获得图像中矿物成分和含量； 根据土体的颗粒级配、含水率、矿物成分和含量及训练好的强度识别模型，确定土体的抗剪强度。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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