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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种岩体破碎程度分类方法、系统、电子设备及介质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：CN116188957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310149634.2，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种岩体破碎程度分类方法、系统、电子设备及介质是由陈佳耀;黄宏伟;张顶立;房倩;吴晨;杨同军;满建宏设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种岩体破碎程度分类方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种岩体破碎程度分类方法、系统、电子设备及介质，涉及岩体破碎程度分类领域，通过获取待分类岩体的表观图像；提取表观图像的迹线特征；对迹线特征进行归一化处理，并将处理后的迹线特征，输入至岩体破碎程度分类模型，得到所述待分类岩体的岩体破碎程度；其中，所述岩体破碎程度分类模型是基于K‑折交叉验证算法，以岩体表观图像的迹线特征为输入，以与所述岩体表观图像对应的岩体破碎程度为输出对初始随机森林模型进行训练，利用超参数优化算法对训练后的随机森林模型的超参数进行优化得到的。本发明利用K‑折交叉验证算法及超参数优化算法，能够有效地提升分类模型的分类综合能力，提高岩体破碎程度分类的准确性。

本发明授权一种岩体破碎程度分类方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种岩体破碎程度分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类岩体的表观图像； 对所述表观图像进行处理，确定岩体结构面的迹线特征；所述迹线特征包括迹线长度、迹线倾角、迹线密度、迹线强度、迹线间距和表观岩石质量指标； 对所述表观图像进行处理，确定岩体结构面的迹线特征，具体包括： 利用节理裂隙提取模型提取所述表观图像的节理裂隙，得到岩体结构面节理裂隙图；其中，所述节理裂隙提取模型是利用原始表观图像和与所述原始表观图像对应的裂隙标记图对深度学习模型进行训练得到的； 根据所述岩体结构面节理裂隙图，利用基于链码的迹线多段线近似算法、基于角度阈值的迹线断开算法和基于K-means++的迹线分组算法，确定所述岩体结构面的迹线特征； 对所述迹线特征进行归一化处理，得到处理后的迹线特征； 将所述处理后的迹线特征，输入至岩体破碎程度分类模型，得到所述待分类岩体的岩体破碎程度；所述岩体破碎程度为未破碎、一级破碎、二级破碎、三级破碎或四级破碎； 其中，所述岩体破碎程度分类模型是基于K-折交叉验证算法，以岩体表观图像的迹线特征为输入，以与所述岩体表观图像对应的岩体破碎程度为输出对初始随机森林模型进行训练，利用超参数优化算法对训练后的随机森林模型的超参数进行优化得到的； 所述岩体破碎程度分类模型的构建过程，具体包括： 获取若干张岩体表观图像，构建样本集；所述岩体表观图像包括破碎岩体的表观图像和未破碎岩体的表观图像；所述样本集包括所述岩体表观图像的迹线特征和与所述岩体表观图像对应的岩体破碎程度； 基于K-折交叉验证算法，利用所述样本集对所述初始随机森林模型进行训练，得到训练后的随机森林模型； 计算所述训练后的随机森林模型的适应度值； 判断所述适应度值是否小于设定阈值且收敛； 若是，则将当前超参数下的所述训练后的随机森林模型，作为所述岩体破碎程度分类模型； 若否，则利用超参数优化算法优化所述训练后的随机森林模型的超参数，得到优化后的随机森林模型，将所述优化后的随机森林模型作为所述初始随机森林模型，并返回“基于K-折交叉验证算法，利用所述样本集对所述初始随机森林模型进行训练，得到训练后的随机森林模型”的步骤。

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