恭喜山東大學蔣鵬獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜山東大學申請的專利基于跨孔電阻率CT深度學習的孤石成像方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116168098B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211641189.3，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權基于跨孔電阻率CT深度學習的孤石成像方法及系統是由蔣鵬;龐永昊;蔡玉梅;劉本超;郭詩雨;劉征宇設計研發完成，并于2022-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于跨孔電阻率CT深度學習的孤石成像方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于跨孔電阻率CT深度學習的孤石成像方法及系統，針對跨孔電阻率CT觀測方式下非圖像數據的特點，建立用于特征提取與成像的網絡架構；借鑒傳統反演方法中常用的參考模型，構建了以參考模型引導的損失函數，利用背景電阻率引導，保證了網絡在訓練中向生成真實模型方向更新，更準確的學習觀測數據與電阻率模型間的映射關系，并采用自適應單時間步多次疊加計算梯度，提高網絡中梯度的準確性進而提高成像效果。
本發明授權基于跨孔電阻率CT深度學習的孤石成像方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于跨孔電阻率CT深度學習的孤石成像方法，其特征是，包括以下步驟：根據歷史孤石的電阻率模型建立地電模型，通過跨孔電阻率CT正演模擬，建立無監督深度學習的數據庫；將數據庫中的非圖像數據輸入深度學習網絡，通過編碼器網絡得到特征圖，使用卷積層輸出預測電阻率模型，在輸出端加入正演模塊，計算預測電阻率模型的正演結果，通過與輸入的非圖像數據擬合來訓練網絡參數，形成無監督深度學習網絡；構造基于參考模型引導的損失函數，采用自適應單時間步多次疊加計算梯度，以數據庫內的數據訓練所述無監督深度學習網絡，使網絡能夠擬合觀測數據與電阻率模型的映射關系；獲取目標探測區域的觀測數據，利用訓練后的無監督深度學習網絡得到與該數據對應的預測模型，實現對探測區域孤石的成像。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：250061 山東省濟南市歷下區經十路17923號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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