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龙图腾网恭喜吉林建筑大学申请的专利一种基于卷积神经网络的煤岩结构损伤分类方法及装置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：CN119006878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202410929903.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于卷积神经网络的煤岩结构损伤分类方法及装置是由金佩剑;李超群;严伟龙;杨硕;郭世豪;许鑫皖;朱凯;蘧浩浩;史志坤;周显超;王思玉;李明昊;姚鑫鑫;闫伟设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的煤岩结构损伤分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于卷积神经网络的煤岩结构损伤分类方法及装置，涉及煤岩结构损伤分类检测技术领域。所述基于卷积神经网络的煤岩结构损伤分类方法包括：获取关于煤岩体破裂的声发射参数数据；采用Morse小波对数据进行处理，获得RGB图像数据；构建煤岩结构损伤识别模型；将图像数据输入模型中，通过预训练好的基于ResNet和多头注意力机制网络进行特征提取，获得第一特征表示；通过预训练好的基于LSTM和多头注意力机制残差网络进行特征提取，获得第二特征表示；通过预训练好的基于卷积神经和LSSVM网络进行特征提取，获得第三特征表示；将获得的所有特征表示进行融合，获得融合结果；通过融合结果，获得分类预测结果。采用本发明可提高煤岩结构损伤分类的准确率。

本发明授权一种基于卷积神经网络的煤岩结构损伤分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的煤岩结构损伤分类方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取关于煤岩体破裂和应力状态的声发射参数数据；根据信号特性，采用Morse小波对所述声发射参数数据进行处理，获得RGB图像数据；S2、构建煤岩结构损伤识别模型；其中，所述煤岩结构损伤识别模型包括：输入层、特征提取模块、融合层、全连接层以及分类层；其中，所述特征提取模块，包括：预训练好的基于ResNet和多头注意力机制网络、预训练好的基于LSTM和多头注意力机制残差网络以及预训练好的基于卷积神经和LSSVM网络；S3、将所述RGB图像数据输入所述煤岩结构损伤识别模型的输入层中，通过所述预训练好的基于ResNet和多头注意力机制网络进行特征提取，获得第一特征表示；S4、将所述RGB图像数据输入所述煤岩结构损伤识别模型中，通过所述预训练好的基于LSTM和多头注意力机制残差网络进行特征提取，获得第二特征表示；S5、将所述RGB图像数据输入所述煤岩结构损伤识别模型中，通过所述预训练好的基于卷积神经和LSSVM网络进行特征提取，获得第三特征表示；S6、将所述第一特征表示、第二特征表示以及第三特征表示输入所述融合层中进行融合，获得融合的特征向量；将所述融合的特征向量输入所述全连接层以及所述分类层进行分类，获得分类预测结果。

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吉林建筑大学，其通讯地址为：130033 吉林省长春市净月区新城大街5088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”。