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龙图腾网获悉清华珠三角研究院;中铁十七局集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司;石家庄铁道大学申请的专利一种基于电介质分布图的隧道缺陷识别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：CN120726408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511231818.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于电介质分布图的隧道缺陷识别方法是由陈宏伟;陈雁群;高付才;闫苏涛;张学明设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电介质分布图的隧道缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道缺陷识别技术领域，尤指一种基于电介质分布图的隧道缺陷识别方法。本方法基于AI岩土透视雷达实地监测、gprMax仿真及实验室电磁数据，利用变分贝叶斯反演融合生成二维电介质分布图。通过多尺度谱聚类和专家知识，自动识别潜在异常区域，随后采用图形态约束传播和集成Transformer‑图神经网络模型，实现缺陷区域的精确分类与识别。最终，识别结果投影至原始图，生成可视化缺陷标注图层及结构化报告。本发明实现隧道结构缺陷的高精度、自动化、可视化、结构化检测，显著提升了隧道安全运维的智能化水平和风险预警能力，推动了隧道运维管理的数字化与智能化进程。

本发明授权一种基于电介质分布图的隧道缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电介质分布图的隧道缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过AI岩土透视雷达获取隧道内部的实地监测数据，结合基于gprMax构建的仿真数据及实验室获取的电磁实验数据，采用变分贝叶斯反演方法进行数据融合重构，生成隧道结构的二维电介质分布图像序列； S2：基于所述二维电介质分布图像序列，采用多尺度谱聚类算法，并结合专家知识与统计标签构建介电常数-缺陷类型映射模型，对所述二维电介质分布图像序列进行区域性扫描与比对，提取阈值区间条件的潜在异常区域，生成初始缺陷候选图层； S3：基于所述初始缺陷候选图层，采用图形态约束传播算法构建空间邻接图，对缺陷区域的空间连通性与边界形态进行联合建模，通过边权演化与形态保持机制，生成优化后的结构缺陷掩码图层； S4：基于所述结构缺陷掩码图层，构建集成Transformer结构与图神经网络算法的多类缺陷识别模型，对缺陷区域进行分类识别，并输出缺陷识别结果；所述缺陷识别结果包括缺陷的类型标签、位置坐标与分类置信评分； S5：将所述缺陷识别结果投影至所述二维电介质分布图像序列的原始帧图上，生成包含缺陷类型、空间位置与置信度等级的可视化缺陷标注图层，并输出结构化检测报告。

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清华珠三角研究院;中铁十七局集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司;石家庄铁道大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区香雪八路98号10栋；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”。

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