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龙图腾网获悉南华大学申请的专利一种基于颗粒二维参数的集料三维形态检测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：CN119289897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411590537.8，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权一种基于颗粒二维参数的集料三维形态检测方法及系统是由史长云;李昕;黄静瑜;张严之;卓宏宇;贺其;王芬;黄一帆设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于颗粒二维参数的集料三维形态检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于颗粒二维参数的集料三维形态检测方法及系统，涉及集料检测与图像处理技术领域。其中的方法步骤主要包括采用集料图像测量系统AIMS获取集料二维形态数据，结合三维蓝光扫描仪和可视化AVIZO软件获取集料三维形态数据，再利用梯度提升回归树法建立二维指标与三维指标的关联映射，实现了集料三维形态快速化准确预估，有助于实现矿质集料分类识别、存储、准确调用的精细化管理，为工程设计提供科学支持，推动工程管理智能化、自动化发展。

本发明授权一种基于颗粒二维参数的集料三维形态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于颗粒二维参数的集料三维形态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、选择预定粒径范围内的集料颗粒，并将其分类为多个粒径子类； 步骤二、利用图像测量系统获取所述集料颗粒的二维形态数据； 步骤三、利用三维扫描技术获取所述集料颗粒的三维形态数据； 步骤四、通过计算机算法建立所述二维形态数据与三维形态数据之间的关联模型，根据已知二维形态数据和三维形态数据的集料样本数据，使用梯度提升回归树法神经网络算法，建立二维指标与三维指标的关联，首先构建一个CART树模型作初始化模型，使用当前模型对训练数据进行预测； 步骤五、基于当前关联模型预测值与实际值的差异，计算残差，利用残差作为训练数据训练关联模型；关联模型构建方式包括以下步骤： 1通过以下方法获得的初始值，建立初始模型： ； 式中：Lyi,γ为损失函数； 2在梯度提升算法里，借助梯度下降法来降低残差，处于梯度方向上的残差表示为： ； 式中：n为迭代次数且n=1,2,…,N； 3通过拟合样本数据得到初始常数模型Tnxi;αn，并根据最小平方法计算参数αn为： ； 4通过最小化损失函数，当前的模型权重表示为： ； 5模型迭代更新为： ； 步骤六、将集料颗粒的二维形态数据输入到训练好的关联模型，从而预测得到对应的三维形态数据。

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