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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于改进Faster R-CNN的岩溶异常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：CN120747713B 。

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：202511144592.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进Faster R-CNN的岩溶异常识别方法是由徐林荣;邓志兴;李佳珅;何元幸子;苏娜设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Faster R-CNN的岩溶异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进FasterR‑CNN的岩溶异常识别方法，包括以下步骤：步骤1、建立基于横波波速物探图像的岩溶异常图像数据集；步骤2、构建改进FasterR‑CNN网络；步骤3、训练改进FasterR‑CNN网络；步骤4、可视化测试结果；步骤5、识别岩溶异常区域；步骤6、可视化岩溶异常区域结果。本发明构建改进FasterR‑CNN网络以精确、高效地识别横波波速物探图像的岩溶异常区域。

本发明授权基于改进Faster R-CNN的岩溶异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进FasterR-CNN的岩溶异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、建立基于横波波速物探图像的岩溶异常图像数据集； 步骤2、构建改进FasterR-CNN网络：将FasterR-CNN网络的特征提取主干网络改为ResNeXt网络，在ResNeXt网络的每个残缺块的第二个卷积层与批归一化层之间均设置CBAM注意力机制模块，保留FasterR-CNN网络的区域提议网络RPN和分类与回归层，在ResNeXt网络和区域提议网络RPN之间加入特征金字塔网络FPN、将FasterR-CNN网络的感兴趣区域池化ROIPooling改为感兴趣区域校准ROIAlign，以构建改进FasterR-CNN网络； 步骤3、训练改进FasterR-CNN网络：基于岩溶异常图像数据集训练改进FasterR-CNN网络并输出测试结果，所述测试结果为岩溶异常图像数据集的测试集经改进FasterR-CNN网络输出的分类与回归结果； 步骤4、可视化测试结果：将测试结果及横波波速物探图像集中与测试结果对应的横波波速物探图像输入至OpenCV中，绘制标注框、标签至横波波速物探图像集中与测试结果对应的横波波速物探图像，以可视化测试结果； 步骤5、识别岩溶异常区域：将需要识别岩溶异常区域的横波波速物探图像输入至完成训练的改进FasterR-CNN网络以获取经改进FasterR-CNN网络输出的分类与回归结果，即岩溶异常区域结果； 步骤6、可视化岩溶异常区域结果：将步骤5识别的岩溶异常区域结果及对应的需要识别岩溶异常区域的横波波速物探图像均输入至OpenCV中，绘制标注框、标签至对应的需要识别岩溶异常区域的横波波速物探图像，以获取岩溶异常区域结果图。

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中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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”。

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