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龙图腾网获悉交通运输部公路科学研究所;福州机场复线高速公路有限公司;宁德宁古高速公路有限责任公司申请的专利一种基于多源数据融合的隧道爆破质量评价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：CN120950843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511476974.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于多源数据融合的隧道爆破质量评价方法是由邱树茂;陈明友;郑豪峰;林达明;王臻;乔伟;房倩;白明洲;朱广凯设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的隧道爆破质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道施工技术领域，特别是一种基于多源数据融合的隧道爆破质量评价方法，通过布设于隧道内的传感器网络与图像采集设备，同步采集爆破振动波形、冲击波超压、粉尘浓度时序及开挖面图像等多源数据；对数据进行预处理与时间序列对齐，形成标准化数据样本集；进而分别从中提取表征爆破效果的多维度特征向量；将各类特征融合为高维特征向量，并利用历史数据与专家评定的质量等级标签，训练机器学习模型以建立特征与质量等级间的映射关系，构建智能评价模型；实现对新爆破事件的在线自动评价与可视化结果输出。本发明实现了爆破质量评价的自动化、客观化与系统化，为隧道施工质量控制提供了高效可靠的数据驱动解决方案。

本发明授权一种基于多源数据融合的隧道爆破质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的隧道爆破质量评价方法，其特征在于，包括： S1，在隧道爆破开挖面后方设定距离的区域内，同步部署并触发多种类型传感器构成的监测网络，在爆破作业完成后，记录从爆破瞬间开始的预设时间窗口内所有传感器产生的时序信号数据流以及开挖面数字图像； S2，对所述时序信号数据流以及开挖面数字图像进行清洗和标准化处理并对所述时序信号数据流与图像采集时刻进行对齐，关联到同一爆破事件配置事件标识符形成标准化多源数据包； S3，从所述标准化多源数据包中分别计算定量表征爆破效果的特征参量；表征爆破效果的特征参量还包括振动特征、冲击波特征和粉尘特征； S4，将所述特征参量按预定的顺序组合成综合特征向量，配置历史数据库包含所述综合特征向量以及对应的根据爆破后现场的实际勘察结果，参照爆破设计目标设置人工评定的质量等级标签； S5，使用所述历史数据库训练机器学习模型，训练时通过迭代调整模型内部参数，学习从所述综合特征向量到质量等级标签之间的复杂映射关系，得到训练好的爆破质量智能评价模型；S6，对于一新的爆破作业，重复步骤S1至S3，得到新的综合特征向量并输入到训练好的爆破质量智能评价模型，自动输出预测的质量等级结果并输出可视化报告； 步骤S3中，还包括： S3.4a，在亮度归一化后的岩体区域图像上，使用边缘检测算法识别出岩体表面的明显轮廓线和凹凸边界，使用线性结构识别算法从边缘中检测出接近直线的线段，统计所有检测出的线段在单位面积内的总长度、方向角度分布的不确定性以及与设计开挖轮廓线之间的平均垂直距离偏差，将统计量组合为平整度特征； S3.4b，应用基于图像灰度与纹理特征的区域分割算法，将相连的、具有相似特征的像素区域合并，将岩体分割成单个岩块区域并计算像素面积，根据图像的尺度换算为真实的物理面积或等效直径，统计所有识别出的所述等效直径的分布，记录中值粒径、以及粒径分布的均匀性指数； S3.4c，使用方向可调的滤波器组对图像进行增强处理，突出显示不同方向的线性特征，通过阈值处理将增强后的图像二值化，得到潜在的裂隙像素网络； S3.4d，对二值化图像进行形态学操作以连接断裂的裂隙段并去除细小噪声点，计算最终裂隙网络在单位面积内的总像素长度、裂隙网络的复杂连通性指数、以及裂隙的平均像素宽度。

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交通运输部公路科学研究所;福州机场复线高速公路有限公司;宁德宁古高速公路有限责任公司，其通讯地址为：100088 北京市海淀区西土城路八号院；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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