买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于GCR模型的地质环境信息智能提取与识别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：CN120408531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510845835.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于GCR模型的地质环境信息智能提取与识别方法是由谷洪彪;李云峰;王明阳;鲁明贵设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GCR模型的地质环境信息智能提取与识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地质信息智能处理技术领域，公开了基于GCR模型的地质环境信息智能提取与识别方法，通过多源数据标准化构建特征指标集，在OCR框架中集成地质特征增强模块进行多阶段训练，结合形态学与颜色聚类算法实现地层特征识别，并基于差异分析实施动态参数优化，形成从数据预处理到模型自优化的完整技术闭环。通过动态训练控制机制有效抑制模型过拟合，结合多头注意力实现地质符号、颜色与空间特征的多模态融合解析，同时基于地质特征重要性实施差异化参数优化，在提升复杂地质要素识别精度的同时，显著增强模型对非均匀分布数据的适应能力，形成从特征学习到训练优化的全流程改进。

本发明授权基于GCR模型的地质环境信息智能提取与识别方法在权利要求书中公布了：1.基于GCR模型的地质环境信息智能提取与识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据标准化处理：对多源地质数据进行格式转换和特征提取，构建包含符号、颜色及几何特征的特征指标集； S2、模型构建与训练：基于所述特征指标集，在OCR框架中集成地质特征增强模块，通过多阶段增强训练生成优化模型； 模型构建与训练通过特征增强模块与多阶段训练框架协同实现，特征增强模块包括卷积优化部和规则校验部，其中卷积优化部配置为执行可变形卷积操作： ； 式中，为可学习偏移量，为预设卷积核尺寸，为输出特征图在位置处的特征值；为第个卷积核的权重参数；为输入特征图张量；为标准卷积核中第个位置的预设空间偏移量，规则校验部连接时序分析单元，当地层序列违反地质年代表时，触发修正函数： ； 其中，为地层时序约束阈值，根据工程标准设定，为地层转移概率矩阵，为当前检测到的地层时代代码，为前序地层时代代码，为地层时序转移概率，源自地质年代表数据库； 多阶段增强训练框架包含三级数据增强流水线，第一阶段对输入图像添加高斯噪声，噪声强度符合扫描件退化模型标准，第二阶段施加运动模糊核，参数设置符合地质图件褶皱变形特征，第三阶段执行下采样处理，采样率根据工程规范设置； S3、地层特征识别：应用所述优化模型，结合形态学操作和颜色聚类算法输出地层边界及岩性属性； S4、模型动态优化：根据识别结果与验证指标的差异分析，通过特征融合和早停策略更新模型参数。

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南京工业大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市浦口区浦珠南路30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”。