天眼查App显示，2025年5月27日，「一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度的测定方法」正式进入专利公布阶段。申请人为中铁第四勘察设计院集团有限公司、铁四院武汉检测技术有限公司、中国铁建股份有限公司，该项人工智能技术专利涉及通过深度学习和音频分析预测岩石抗压强度的技术应用。据专利信息显示，该方法显著优化了岩石抗压强度的测定精度和效率。发明人为张占荣、冯思瑜、孙红林、薛峰、冯涛、霍涛、高峰、付政豪、高闯、张玉双、王春杰、施星宇、周宇恒、翟天琦、林成远。

本发明提出了一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度测定方法，包括以下步骤：S1，通过大样本试验采集岩石回弹、回弹仪弹击音频录音以及岩石单轴抗压强度试验结果；S2，对已收集的岩石回弹数据、回弹弹击音频集进行数据处理；S3，基于已收集的岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值以及相应的岩石单轴抗压强度的数据，建立神经网络计算模型；S4，通过采集岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值，基于已建立的神经网络计算模型，将测试所得的岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值代入预测模型，计算岩石的岩石单轴抗压强度。本发明进行深度学习训练获取信息并总结规律建立岩石强度预测模型，适用于各种类型的岩石。

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