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龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利一种松散不良地质体异常边界识别定位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：CN116229171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310203191.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种松散不良地质体异常边界识别定位方法是由王向鹏;王绪本;陈先洁;王堃鹏;罗威设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种松散不良地质体异常边界识别定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种松散不良地质体异常边界识别定位方法，包括：获取松散不良地质体对应的物探数据，并进行预处理；根据物探数据的属性，求得经预处理后的物探数据的多阶梯度数据，并转化为灰度图；对预处理的物探数据进行成图处理，得到第一图像；采用边缘检测对第一图像进行检测，获得异常边界和异常区域对应的第二图像；采用灰度图和第二图像联合，求得数值域与图像域的灰度值吻合程度，并获得松散不良地质体的异常边界。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点，在地球物理勘探技术领域具有很高的实用价值和推广价值。

本发明授权一种松散不良地质体异常边界识别定位方法在权利要求书中公布了：1.一种松散不良地质体异常边界识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取松散不良地质体对应的物探数据，并进行预处理； 根据物探数据的属性，求得经预处理后的物探数据的多阶梯度数据，并转化为灰度图； 若物探数据为二维数据，则对物探数据的横向和垂向求得二维数据对应的总水平梯度和垂向梯度，其表达式为： ； ； 其中，表示二维的物探数据；表示物探数据的横向数值；表示物探数据的垂向数值； 若物探数据为三维数据，则求得三维数据对应的总水平梯度和垂向梯度，其表示为： ； ； 其中，表示三维的物探数据；表示物探数据的纵向数值； 对预处理的物探数据进行成图处理，得到第一图像； 采用边缘检测对第一图像进行检测，获得异常边界和异常区域对应的第二图像； 采用灰度图和第二图像联合，求得数值域与图像域的灰度值吻合程度，并获得松散不良地质体的异常边界，包括: 若同一像素点在数值域与图像域内的灰度值均为1，则该像素点为强边界； 若同一像素点在数值域或图像域内的灰度值为1，则该像素点为弱边界； 若同一像素点在数值域与图像域内的灰度值均为0，则该像素点为背景像素； 所述灰度值吻合程度，其表达为： ； 其中，表示在数值域与图像域内的灰度值均为1的像素点数量；表示在数值域或图像域内的灰度值为1的像素点数量；表示所有像素点的总和。

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