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龍圖騰網恭喜東南大學申請的專利一種基于摩擦聲和深度學習的巖體JRC測量裝置及方法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：CN114994173B 。

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：202210525149.6，技術領域涉及：G01N29/04；該發明授權一種基于摩擦聲和深度學習的巖體JRC測量裝置及方法是由何磊;單啟航;肖懷廣設計研發完成，并于2022-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于摩擦聲和深度學習的巖體JRC測量裝置及方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于摩擦聲和深度學習的巖體JRC測量裝置及方法，包括探頭端、音頻采集端、數據處理端、控制端和電源模塊，探頭端設一可拆卸撥片，用于在巖體節理表面劃動；音頻采集端裝設有錄音組件和存儲設備，用于錄制和儲存探頭端在巖體表面劃動時產生的聲音信號，并將聲音數據傳輸至數據處理端；數據處理端對音頻進行預處理和特征提取，并通過訓練好的深度神經網絡模型對特征進行識別，得出對應巖體節理的粗糙度系數；控制端用于顯示測量出的節理粗糙度系數、電量以及進行文件的命名、導出等操作。本發明能低成本、快速、自動化程度高的測量巖體節理的粗糙度系數，為在野外和工程中測量巖體節理粗糙度系數提供了方便。

本發明授權一種基于摩擦聲和深度學習的巖體JRC測量裝置及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于摩擦聲和深度學習的巖體JRC測量裝置的測量方法，所述測量裝置包括測量裝置主體1，測量裝置主體1上具有探頭端、音頻采集端、數據處理端7、控制端8和電源模塊；探頭端包括夾具2以及撥片3，撥片3安裝于夾具2上，撥片3用于劃過巖體節理表面產生聲音信號；音頻采集端接近于探頭端，包括錄音組件4、數據存儲中心5、USB接口6，錄音組件4用于采集和傳輸撥片3劃過巖體節理表面時的聲音信號，錄音組件4將聲音信號儲存于數據存儲中心5，通過USB接口6導出；數據處理端7位于測量裝置主體1內，數據處理端7分別與數據存儲中心5和控制端8連接，用以處理數據存儲中心5的聲音信號，并將結果顯示于控制端8上；控制端8，控制端8分別與電源模塊、數據存儲中心5以及數據處理端7連接，用以控制數據處理端7進行數據處理、讀取電源模塊中剩余電量、對數據存儲中心5的文件進行命名，并將相關結果顯示于控制端8的顯示屏上，控制端8用于顯示測量出的節理粗糙度系數、電量以及進行文件的命名、導出操作；電源模塊包括電源管理芯片、電池9、充電接口10,充電接口10與電池9連接進行充電，電源管理芯片與電池9以及控制端8連接，用以讀取電池9的狀態并將信息傳入控制端8；其特征在于，所述測量方法包括以下步驟：步驟一：按住錄音按鈕，使用撥片3劃過待測節理表面進行錄音，錄音完畢后松開錄音按鈕完成錄制；步驟二：在控制端8顯示屏上對錄音文件進行命名，并控制數據處理端對選擇的錄音文件進行數據處理；步驟三：數據處理端7首先使用音頻特征提取算法對錄音文件進行重采樣以及特征提取，提取的特征包括高階梅爾頻率倒譜系數、短時傅里葉變換以及色度頻率聲音特征、能量均方根聲音特征、頻譜質心聲音特征、帶寬聲音特征、聲譜衰減聲音特征、過零率聲音特征的融合特征；步驟四：提取特征后，使用訓練好的兩種多層二維卷積神經網絡和全鏈接神經網絡算法對特征進行分析識別，并輸出其對應的節理粗糙度系數和概率；步驟五：最后數據處理端7使用修正算法基于概率對結果進行修正，并將修正后的結果傳輸至控制端；該修正算法對上述三種神經網絡預測結果的概率進行判斷，若最大預測概率大于0.5，則取最大概率對應的預測結果進行輸出；否則取最高兩種概率對應的預測結果并取平均值輸出；步驟六：在控制端8顯示屏上讀取計算結果。

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