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龙图腾网获悉珠海新华通软件股份有限公司申请的专利基于表面特征的防伪信息生成方法、装置、设备、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：CN121563573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610084914.3，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权基于表面特征的防伪信息生成方法、装置、设备、介质是由南子康设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表面特征的防伪信息生成方法、装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本发明提出了基于表面特征的防伪信息生成方法、装置、设备、介质，该方法包括：首先通过相位一致性模型提取表面微起伏特征得到微结构强度图；利用MiDaS深度估计网络重建初始表面高度场得到第一高度图，通过RAFT光流模型量化预设标识嵌入引起的局部位移场；融合高度场与位移场构建初始应力扰动分布作为耦合预测模型的物理输入，进而预测出混凝土样品凝固后的表面形貌；最终以微结构强度图、局部位移场和第一高度图作为取样时的初始表面特征，将初始表面特征和目标表面特征编码为防伪信息，有效提高样品识别的可靠性。

本发明授权基于表面特征的防伪信息生成方法、装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于表面特征的防伪信息生成方法，其特征在于，包括： 获取混凝土样品的样品图像和样品采集参数，其中，所述样品采集参数包括图像拍摄时刻和环境温湿度，所述样品图像包括多个预设标识； 将所述样品图像输入至相位一致性模型生成微结构强度图，其中，所述微结构强度图用于描述所述混凝土样品表面的起伏结构； 基于所述微结构强度图和所述样品采集参数进行MiDaS深度估计得到第一高度图，其中，所述第一高度图用于表征所述混凝土样品表面的三维高度的分布； 将所述样品图像、所述第一高度图和所述样品采集参数输入至RAFT光流模型，确定各个所述预设标识各自对应的局部位移场，其中，所述局部位移场用于表征所述预设标识嵌入所述混凝土样品后引起的混凝土位移； 将所述局部位移场输入至应力扰动模型得到应力特征向量； 基于所述应力特征向量，通过预设的耦合预测模型预测出目标表面特征，其中，所述目标表面特征用于表征所述混凝土样品凝固后的表面形貌； 基于所述微结构强度图、所述局部位移场、所述第一高度图和所述目标表面特征编码得到所述混凝土样品的目标防伪信息； 将所述样品图像输入至相位一致性模型生成微结构强度图，包括： 将所述样品图像转换为灰度图像并进行伽马校正； 基于多个滤波尺度和多个滤波方向的Gabor滤波器对所述灰度图像进行滤波处理得到多张滤波响应图像，其中，一个所述滤波尺度和一个滤波方向对应于一张所述滤波响应图像； 通过计算每个图像像素对应的所有所述滤波响应图像的相位一致性得到相位一致性图； 基于Otsu算法对所述相位一致性图进行自适应阈值分割后，通过形态学闭运算得到所述微结构强度图； 将所述局部位移场输入至应力扰动模型得到应力特征向量，包括： 根据所述样品采集参数从预设映射表确定目标弹性常数矩阵，其中，所述预设映射表记载有多个可选弹性常数矩阵，所述可选弹性常数矩阵用于表征混凝土在不同温湿度下的弹性； 通过计算所述局部位移场的应变张量得到应变场，基于所述目标弹性常数矩阵和所述应变场确定初始应力扰动分布图； 基于PCA降维从所述初始应力扰动分布图提取出所述应力特征向量； 所述耦合预测模型包括初始状态编码器、流变演化模拟器、凝固收缩预测器和校准器，通过预设的耦合预测模型预测出目标表面特征，包括： 通过所述初始状态编码器将所述第一高度图、所述局部位移场和所述应力特征向量拼接为多通道张量后提取空间特征，将所述空间特征与所述样品采集参数融合成编码特征图； 将预设的养护时长和所述编码特征图输入至所述流变演化模拟器，通过Bingham塑性得到流变模拟高度图，基于预设的时间衰减函数对所述流变模拟高度图进行结构重建得到第二高度图； 基于所述第二高度图、所述样品采集参数和所述养护时长，通过所述凝固收缩预测器进行干燥收缩建模和非均匀收缩映射，将所述第二高度图更新为所述目标表面特征。

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