西南交通大学王明年获国家专利权
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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于红外热成像的隧道掌子面地下水智能判识方法及系统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：CN116883893B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310779440.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于红外热成像的隧道掌子面地下水智能判识方法及系统是由王明年;彭鑫;林鹏;易文豪;李泽星;向露露;孙鸿强;夏覃永设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于红外热成像的隧道掌子面地下水智能判识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于红外热成像的隧道掌子面地下水智能判识方法及系统，包括如下步骤：采集隧道掌子面红外热成像视频；运用抽帧和前处理工作流获取隧道掌子面红外图像数据集；快速标注和数据增强后构建掌子面红外图像样本集；采用迁移学习方法将在三个大型图像数据集训练过的基于YOLOv5目标检测框架的三个预训练模型部分解冻，得到三个判识基模型；对三个基模型进行集成，得到最终判识模型；运用该模型对红外图像按时序进行出水状态判识并输出判识结果。本发明能通过智能判识方法能克服隧道内光线较暗的情况，排除地下水判识中人员主观因素的影响，提高判识效率，降低人员工作量，克服采样不足的缺点，提高判识安全性。
本发明授权基于红外热成像的隧道掌子面地下水智能判识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外热成像的隧道掌子面地下水智能判识方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、标准化采集隧道掌子面红外热成像视频； S2、根据获得的隧道掌子面红外热成像视频为数据基础，运用抽帧和前处理工作流获取隧道掌子面红外图像数据集； S3、对获取的掌子面红外图像数据集进行快速标注和数据增强，构建掌子面红外图像样本集； S4、采用迁移学习方法将在三个大型图像数据集训练过的基于YOLOv5目标检测框架的三个预训练模型部分解冻，得到三个隧道掌子面围岩地下水智能判识基模型； S5、对三个基模型进行集成，得到隧道掌子面围岩地下水智能判识模型； S6、运用隧道掌子面围岩地下水智能判识模型对红外图像按时序进行出水状态判识，根据判识结果自动提取红外图像中的锚框区域、分割出水区域、计算出水区域面积； S7、配准高清照片和红外图像，输出隧道掌子面围岩地下水的判识结果。
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