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龙图腾网获悉成都旸谷信息技术有限公司;济南城市建设集团有限公司;中铁第四勘察设计院集团有限公司申请的专利基于数字孪生的隧道运维可视化实现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：CN121212587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511784413.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于数字孪生的隧道运维可视化实现方法及系统是由王伟;李春林;王肖建;丁宁;何应道;郭继凯;杨永刚;王彬;曹潺;徐静;段跃鑫;尹慧;王冬;罗栋设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的隧道运维可视化实现方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于数字孪生的隧道运维可视化实现方法及系统，通过获取目标隧道监控数据学习样例，依据处在调试阶段的隧道运维可视化神经网络中的隧道状态表征信息抽取层抽取其隧道状态表征信息和对应的隧道段标记对应的标记表征信息。将隧道状态表征信息和标记表征信息加载到隧道运维可视化神经网络中的孪生体构建层，得到对照隧道监控数据学习样例；依据鉴别器获取对照隧道监控数据学习样例与目标隧道监控数据学习样例的共性度量系数；在符合预设调试要求时训练完成。采用对抗调试进行调试，调试时直接对监控隧道段的隧道状态表征信息和隧道段标记表征信息进行学习，监控隧道段的孪生特征训练效率高，从而提高目标模拟数字孪生体的准确性。

本发明授权基于数字孪生的隧道运维可视化实现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的隧道运维可视化实现方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标隧道运维可视化神经网络，其中，所述目标隧道运维可视化神经网络为根据隧道监控数据学习样例库对处在调试阶段的隧道运维可视化神经网络进行对抗调试获得的隧道运维可视化神经网络，所述隧道监控数据学习样例库中包括与多个隧道样例分别对应的多个隧道监控数据学习样例子库，一个所述隧道监控数据学习样例子库中包括对应的一个所述隧道样例的多个隧道监控数据学习样例； 依据所述目标隧道运维可视化神经网络中的目标隧道状态表征信息抽取层抽取拟模拟隧道监控数据的第一隧道状态表征信息，并获取所述拟模拟隧道监控数据的隧道属性表征信息，其中，所述隧道状态表征信息用以表征所述拟模拟隧道监控数据中的监控隧道段的数字孪生表征信息； 将所述第一隧道状态表征信息和所述隧道属性表征信息加载到所述目标隧道运维可视化神经网络中的目标孪生体构建层，得到与所述拟模拟隧道监控数据匹配的目标模拟数字孪生体，其中，所述目标模拟数字孪生体中包括目标隧道段，所述目标隧道段为所述拟模拟隧道监控数据中的监控隧道段； 所述目标隧道运维可视化神经网络的调试过程包括： 在隧道监控数据学习样例库中获取与目标隧道样例对应的目标隧道监控数据学习样例； 依据处在调试阶段的隧道运维可视化神经网络中的隧道状态表征信息抽取层抽取所述目标隧道监控数据学习样例的隧道状态表征信息，并获取与所述目标隧道监控数据学习样例中的所述目标隧道样例的隧道段标记对应的标记表征信息； 将所述隧道状态表征信息和所述标记表征信息加载到所述调试阶段的隧道运维可视化神经网络中的孪生体构建层，得到对照隧道监控数据学习样例； 依据鉴别器获取所述对照隧道监控数据学习样例与所述目标隧道监控数据学习样例之间的交互代价； 依据所述孪生体构建层获取与所述目标隧道监控数据学习样例的目标关键监控数据对应的对照关键监控数据，并获取所述目标关键监控数据和所述对照关键监控数据之间的监控数据代价； 根据所述目标隧道监控数据学习样例的目标标记表征信息和所述对照隧道监控数据学习样例的对照标记表征信息获取标记表征信息代价，其中，所述目标标记表征信息用以表征目标隧道监控数据学习样例所对应的隧道段标记，所述对照标记表征信息用以表征所述对照隧道监控数据学习样例所对应的隧道段标记； 根据所述交互代价、所述监控数据代价和所述标记表征信息代价确定共性度量系数； 在依据所述共性度量系数确定的调试代价符合预设调试要求时，将所述处在调试阶段的隧道运维可视化神经网络中的所述隧道状态表征信息抽取层和所述孪生体构建层作为目标隧道运维可视化神经网络中的目标隧道状态表征信息抽取层和目标孪生体构建层。

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成都旸谷信息技术有限公司;济南城市建设集团有限公司;中铁第四勘察设计院集团有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛高新技术产业园区蜀西路46号9栋2层201号；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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