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龙图腾网获悉中国铁路设计集团有限公司;长江大学申请的专利一种跨模态特征深度融合模型驱动盾构隧道孔缝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：CN117893869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410094412.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种跨模态特征深度融合模型驱动盾构隧道孔缝识别方法是由许磊;高贤君;巩健;杨元维;牟春霖;豆孝磊;钟康;王少宁设计研发完成，并于2024-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态特征深度融合模型驱动盾构隧道孔缝识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种跨模态特征深度融合模型驱动隧道螺栓孔缝识别方法，其中，方法包括以下步骤：首先，设计盾构隧道移动LiDAR点云与降维投影跨模态数据特征融合方法，建立三维盾构隧道点云与二维影像降维数据的共形映射模型；其次，设计顾及局部形态特征双模板驱动的盾构管片分类方法，按照“T”和“O”模板双向驱动盾构管片精准分类。最后，设计融合多模态特征偏移校正的盾构管片目标精准提取方法，对模型定位结果经空间校正精准提取盾构管片接缝信息。

本发明授权一种跨模态特征深度融合模型驱动盾构隧道孔缝识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨模态特征深度融合模型驱动盾构隧道孔缝识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，盾构隧道移动LiDAR点云与降维投影跨模态数据特征融合： S11，通过RANSAC算法拟合隧道移动LiDAR点云，根据下式得到符合条件的螺栓孔特征点云， |PF|+|PF|＞2a 其中，F、F分别表示拟合盾构隧道椭圆断面的两个焦点；a表示所述椭圆断面的长半轴；P表示螺栓孔特征点云激光点；|PF|表示特征点云激光点到焦点F的距离；|PF|表示特征点云激光点到焦点F的距离； S12，根据下式将三维的隧道移动LiDAR点云转换为二维投影平铺图和二维坐标集： 式中，表示第c个断面点云上的激光点P在灰度图像中对应的X轴坐标；表示第c个断面点云上的激光点P在灰度图像中对应的Y轴坐标；表示第c个断面点云上的激光点P所在测线距离起始测线之间的累计距离；H表示设置的水平分辨率；表示第c个断面点云上的激光点P映射到图像上的角度；R表示投影圆柱半径；V表示设置的纵向分辨率，表示处的像素值，其中c＝1，2……k，k是断面点云的总个数，Intensity表示图像强度值； 所述二维坐标集以近圆形隧道断面组成的圆柱模型为投影面，以扫描测线为单元； S2，通过双模版方法为盾构管片分类后，对螺栓孔和拼接缝进行粗定位： S21，将S1中所得的二维投影平铺图分割为单环盾构二维投影平铺图，并以每个所述单环盾构二维投影平铺图的左上角的像素坐标为原点在其上建立坐标系； S22，确定盾构管片的主模版和次模版，所述主模版符合封顶块的螺栓孔分布特征，所述次模版符合与邻接块和标准块拼接后的螺栓孔分布特征； S23，使用S22确定的所述主模板和次模板对所述二维投影平铺图的螺栓孔和拼接缝进行定位，得到粗定位结果，所述粗定位结果为螺栓孔方框集R和拼接缝位置的直线集L； S3，对粗定位结果进行校正： S31，根据S23中获得的螺栓孔方框集R获取螺栓孔方框几何中心坐标集M，根据S23中获得的直线集L获取所述拼接缝的斜率数据集k和截距数据集b； S32，把S11中获得的螺栓孔特征点云进行聚类，得到聚类后的中心点，再将所述中心点通过S12的方法二维化后，得到螺栓孔几何中心坐标集N{N1x1,y1,N2x2,y2……Nixi,yi}，其中i表示第i个螺栓孔的编号，所述螺栓孔几何中心坐标集N用于对所述螺栓孔进行精定位； S33，以所述螺栓孔方框几何中心坐标集M为基准，在所述螺栓孔几何中心坐标集N中相应位置寻找对应的中心坐标，当能够找到对应中心坐标时，如下式所示： 式中，Δdi表示点与之间的距离，即校正距离， 当找不到对应中心坐标时，有下式： 式中，Δsi表示当前螺栓孔与相邻螺栓孔的相对距离；Δdi表示校正距离；Δdi±1表示相邻螺栓孔的校正距离； 使用所述校正距离对所述螺栓孔方框集R进行校正得到校正后的螺栓孔位置； S34，在所述二维投影平铺图中寻找像素总和最小的直线并以此线作为拼接缝的最终位置，在所述拼接缝以K像素为半径的范围内建立缓冲区，记录最佳缓冲半径Δr的数据集，按照下式对所述截距数据集b进行校正并保存成数据集b'，得到校正后的拼接缝位置； b'j＝bj+Δrj 式中，bj表示截距数据集第j条线的截距；Δrj表示截距数据集第j条线的最佳缓冲半径；b'j表示截距数据集第j条线调整后的截距； 将所述校正后的拼接缝位置和所述校正后的螺栓孔位置作为精准定位结果输出。

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