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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于摩擦声和深度学习的岩体JRC测量装置及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：CN114994173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210525149.6，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种基于摩擦声和深度学习的岩体JRC测量装置及方法是由何磊;单启航;肖怀广设计研发完成，并于2022-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于摩擦声和深度学习的岩体JRC测量装置及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于摩擦声和深度学习的岩体JRC测量装置及方法，包括探头端、音频采集端、数据处理端、控制端和电源模块，探头端设一可拆卸拨片，用于在岩体节理表面划动；音频采集端装设有录音组件和存储设备，用于录制和储存探头端在岩体表面划动时产生的声音信号，并将声音数据传输至数据处理端；数据处理端对音频进行预处理和特征提取，并通过训练好的深度神经网络模型对特征进行识别，得出对应岩体节理的粗糙度系数；控制端用于显示测量出的节理粗糙度系数、电量以及进行文件的命名、导出等操作。本发明能低成本、快速、自动化程度高的测量岩体节理的粗糙度系数，为在野外和工程中测量岩体节理粗糙度系数提供了方便。

本发明授权一种基于摩擦声和深度学习的岩体JRC测量装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于摩擦声和深度学习的岩体JRC测量装置的测量方法，所述测量装置包括测量装置主体1，测量装置主体1上具有探头端、音频采集端、数据处理端7、控制端8和电源模块；探头端包括夹具2以及拨片3，拨片3安装于夹具2上，拨片3用于划过岩体节理表面产生声音信号；音频采集端接近于探头端，包括录音组件4、数据存储中心5、USB接口6，录音组件4用于采集和传输拨片3划过岩体节理表面时的声音信号，录音组件4将声音信号储存于数据存储中心5，通过USB接口6导出；数据处理端7位于测量装置主体1内，数据处理端7分别与数据存储中心5和控制端8连接，用以处理数据存储中心5的声音信号，并将结果显示于控制端8上；控制端8，控制端8分别与电源模块、数据存储中心5以及数据处理端7连接，用以控制数据处理端7进行数据处理、读取电源模块中剩余电量、对数据存储中心5的文件进行命名，并将相关结果显示于控制端8的显示屏上，控制端8用于显示测量出的节理粗糙度系数、电量以及进行文件的命名、导出操作；电源模块包括电源管理芯片、电池9、充电接口10,充电接口10与电池9连接进行充电，电源管理芯片与电池9以及控制端8连接，用以读取电池9的状态并将信息传入控制端8；其特征在于，所述测量方法包括以下步骤：步骤一：按住录音按钮，使用拨片3划过待测节理表面进行录音，录音完毕后松开录音按钮完成录制；步骤二：在控制端8显示屏上对录音文件进行命名，并控制数据处理端对选择的录音文件进行数据处理；步骤三：数据处理端7首先使用音频特征提取算法对录音文件进行重采样以及特征提取，提取的特征包括高阶梅尔频率倒谱系数、短时傅里叶变换以及色度频率声音特征、能量均方根声音特征、频谱质心声音特征、带宽声音特征、声谱衰减声音特征、过零率声音特征的融合特征；步骤四：提取特征后，使用训练好的两种多层二维卷积神经网络和全链接神经网络算法对特征进行分析识别，并输出其对应的节理粗糙度系数和概率；步骤五：最后数据处理端7使用修正算法基于概率对结果进行修正，并将修正后的结果传输至控制端；该修正算法对上述三种神经网络预测结果的概率进行判断，若最大预测概率大于0.5，则取最大概率对应的预测结果进行输出；否则取最高两种概率对应的预测结果并取平均值输出；步骤六：在控制端8显示屏上读取计算结果。

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