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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利黄土隧道洞口边仰坡线性变形精准监测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：CN120907501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511438842.X，技术领域涉及：G01B21/32；该发明授权黄土隧道洞口边仰坡线性变形精准监测系统是由王丽琴;王旭兴;王旗设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本黄土隧道洞口边仰坡线性变形精准监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了黄土隧道洞口边仰坡线性变形精准监测系统，涉及岩土工程及测绘技术领域该系统的组成包括：传感网络层、数据采集与传输层、云平台与数据分析层、应用展示层，本发明通过克里金插值将离散监测点位移数据重构为连续的全场位移与应变分布，进而将位移矢量场视为一个整体进行分析，通过计算其最大剪切应变场，精准定位变形梯度突变的异常区域，将这些异常点集按空间邻近性和变形一致性归并为独立簇，并通过曲线拟合精确勾勒出潜在滑裂面或裂缝的几何轨迹，这一技术路径从根本上改变了点式监测的局限性，能够非接触、自动化地识别出肉眼难以发现的隐蔽性线性破坏趋势，为边坡稳定性评价提供了精细化数据支撑。

本发明授权黄土隧道洞口边仰坡线性变形精准监测系统在权利要求书中公布了：1.黄土隧道洞口边仰坡线性变形精准监测系统，其特征在于，该系统的组成包括：传感网络层、数据采集与传输层、云平台与数据分析层、应用展示层； 所述传感网络层，包括布设于稳定区域的基准子系统和待监测边仰坡区域的监测子系统，布设于待监测的边仰坡区域，用于提供空间变形的测量基准与监测对象； 所述数据采集与传输层，与所述传感网络层进行通信，包括自动化全站仪组成的测量机器人网络、近景摄影测量模块、环境参数感知模块及智能边缘网关，用于自动采集所述传感网络层中监测对象的三维空间数据及现场环境参数，并将所述数据传输至云平台与数据分析层； 所述云平台与数据分析层，包括用于处理多源数据的数据融合模块、用于识别边坡线性变形特征的线性变形分析模块、以及用于风险预测的AI智能预警模块，所述数据融合模块通过卡尔曼自适应滤波，将三维坐标数据与二维位移数据融合为三维位移矢量序列，所述线性变形分析模块基于克里金插值构建全场位移与应变场，通过最大剪切应变阈值识别异常区，经聚类与曲线拟合勾勒潜在滑裂面、裂缝的几何轨迹，所述AI智能预警模块基于长短期记忆网络预测位移及速率，触发多级预警； 其中，所述线性变形分析模块被配置为执行一个从离散点位移数据中识别并勾勒连续线性变形特征的流程，该流程的输入为来自所述数据融合模块的各智能标靶点三维位移矢量序列，输出为描述潜在异常的线性特征几何信息，所述流程具体为： 基于克里金插值的全场位移与应变场构建：接收所述数据融合引擎输出的各智能标靶点的三维位移矢量，对于三维位移矢量中第个标靶点的水平位移矢量为，为东西方向位移分量，为南北方向位移分量，其坐标为，对于边坡区域内任意一个待求点，其位移分量和通过克里金插值算法求得，即，其中，是点的待估函数值，是已知点的测量值，是分配给每个已知点的权重，从而得到整个计算区域的两个连续位移场函数：和，基于全场连续位移函数和构建平面内的微分量，并计算最大剪切应变值； 基于应变场与矢量场分析的变形异常区识别：基于最大剪切应变分布和水平位移矢量场，设定基于历史数据的剪切应变阈值，将满足的所有像素点和区域初步识别为应变异常区，构成潜在线性变形特征的候选特征点集，每个候选点附有其位置、剪切应变值和散度值； 线性特征聚类与空间曲线拟合：以点的欧氏距离作为度量，将空间位置邻近的候选点归并为同一个簇，每个簇代表一个独立的、连续的变形，对于每一个聚类得到的簇，将其中的点作为数据点，采用最小二乘法拟合得到线性变形特征的几何形态多项式曲线，基于拟合的曲线和原始数据，计算该线性特征的属性，包括地理坐标序列、总长度、平均剪切应变、平均位移量，将所有曲线特征中的属性构建为线性特征列表，列表中每一项包含了一条线性变形特征的所有几何与属性信息； 所述应用展示层，用于动态展示由所述云平台与数据分析层生成的线性变形特征属性信息、几何形态多项式曲线和预警信息。

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