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龙图腾网获悉天津大学申请的专利融合单目视觉与毫米波雷达的隧道围岩三维变形监测系统及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：CN120991736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511022287.2，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权融合单目视觉与毫米波雷达的隧道围岩三维变形监测系统及方法是由刘东海;陆廷杰;张睿;陈辉设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合单目视觉与毫米波雷达的隧道围岩三维变形监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合单目视觉与毫米波雷达的隧道围岩三维变形监测系统，包括洞内传感设备、洞口终端、数据库与应用服务器、远程监控端。本发明还涉及一种融合单目视觉与毫米波雷达的隧道围岩三维变形监测方法，包括：S1、监测靶标设置；S2、多模态数据采集；S3、视觉和雷达目标检测；S4、视觉和雷达异构数据匹配；S5、像素位移和径向位移求解；S6、围岩三维变形计算；S7、报警判断与结果输出。本发明能够显著提升隧道围岩变形监测的精度、实时性和自动化水平，特别适用于隧道开挖初期、环境复杂且安全风险较高的场景；旨在为隧道围岩变形提供能够适应开挖初期、且高效、精确、自动化的监测手段。

本发明授权融合单目视觉与毫米波雷达的隧道围岩三维变形监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种融合单目视觉与毫米波雷达的隧道围岩三维变形监测方法，其特征在于：所述方法采用的监测系统包括洞内传感设备、洞口终端、数据库与应用服务器、远程监控端； 所述洞内传感设备包括毫米波雷达与单目相机，所述米波雷达与单目相机通过连接件安装于基座上并均通过以太网接口接入局域网；所述洞内传感设备实时采集监测区域的雷达数据与图像数据，单目相机采集的视频流通过RTSP协议实时传输，毫米波雷达采用串口或UDP协议输出回波强度、相位、距离、角度多维监测数据； 所述洞口终端为工业级PC或边缘计算服务器，用于接收、解析并标准化处理来自洞内传感设备的多模态原始数据，将不同协议的数据流统一为标准化数据结构，实现多源数据的同步采集与预处理，并将结构化后的数据上传至数据库与应用服务器； 所述数据库与应用服务器作为系统核心数据处理平台，负责多模态数据的空间与时间联合标定、异构数据融合、三维变形计算及监测结果管理，实现监测数据的高效存储、时序查询、智能分析与结果输出；支持自动生成本地与云端的目标检测、变形分析结构化监测文件，并维护完整的同步与状态日志；根据系统管理界面预设的报警阈值，对实时解算的三维变形及相关指标进行自动报警判断，一旦监测数据超限，立即生成报警信息并同步推送至远程监控端，实现自动报警与应急联动； 所述远程监控端用于监测数据的实时可视化、历史数据回溯、报警信息接收和远程管理，施工现场及监管部门可通过客户端实时掌握围岩变形状态，并第一时间响应报警； 所述系统在初次部署或运行过程中，需进行空间与时间联合标定，空间标定通过在监测区域设置标定板，利用专用程序分别采集单目相机与毫米波雷达的观测数据，由终端设备计算获得二者坐标系间的刚性变换参数，标定参数以配置文件或数据库形式存储于应用服务器或终端设备本地，并可通过系统管理界面导入、查询及更新，用于后续数据坐标转换与空间对齐；时间同步以低频率传感器为基准，通过对高频率传感器数据的时间戳插值，实现多源数据的时空一致； 所述方法的步骤为： S1、监测靶标设置：在监测区域布设具有高视觉对比度和雷达强回波能力的专用靶标，靶标信息在系统管理界面查询和管理； S2、多模态数据采集：同步采集各靶标的毫米波雷达与单目相机原始观测数据，数据经终端标准化处理后实时上传数据库与应用服务器中； S3、视觉和雷达目标检测：服务器端通过视觉图像处理方法对图像数据识别并提取监测靶标的视觉检测框，同时对雷达数据进行点云目标提取和连续跟踪； S4、视觉和雷达异构数据匹配：依托空间与时间联合标定参数，将雷达检测结果投影到视觉坐标系，并基于空间位置及特征强度信息，建立视觉检测框与雷达观测点云的准确对应关系，并为每个监测靶标分配唯一的ID标识； S5、像素位移和径向位移求解：分别计算监测靶标的像素位移和径向位移； S6、围岩三维变形计算：融合多模态观测数据，基于几何关系和优化算法，计算获得监测靶标的三维变形，并生成结构化监测结果； S7、报警判断与结果输出：服务器端根据预设报警阈值对三维变形及相关指标自动进行报警判断，若有超限，立即生成报警信息并推送至远程监控端，同时输出监测结果，支持历史查询和数据归档； 所述S5具体为： 分别提取监测靶标在初始帧和后续帧图像中的精确检测框坐标，通过计算两帧之间的坐标差异，获得目标在图像平面内的像素位移；针对与视觉检测框匹配成功的雷达点云集合为匹配点索引集，提取每个雷达点在初始时刻和后续时刻的相位信息，分别记为，根据雷达工作波长，按照下述公式计算雷达点的径向位移 计算得到所有匹配雷达点的径向位移后，按照如下加权平均公式计算监测靶标的最终径向位移 ； 其中：为第个雷达点的反射强度；为相应的权重因子； 所述S6具体为： S61，根据像素位移、初始深度和相机内参，采用下述几何模型将监测靶标的像素坐标变化与三维空间变形关联： ； 其中：为目标点初始深度，利用雷达观测估算为： ； 为雷达测量初始径向距离；、分别为雷达测得的方位角与俯仰角；，为相机焦距参数；为监测靶标初始像素坐标；为相机主点坐标； S62，依据雷达径向几何关系，建立径向位移与三维空间变形之间几何关系： ； 其中：为监测靶标初始三维坐标，和由像素坐标和初始深度计算得到： ； S63，根据上述关系，定义联合目标函数，将三维变形量设为优化变量，目标函数为： ； 其中：；、、分别为视觉、雷达几何关系残差；、、、为各项权重； S64，对目标函数中的初始深度变量设定边界约束，即仅在范围内取值，其中，为初始深度测量误差范围； S65，采用信赖域反射算法对目标函数进行优化求解，输出最优的三维变形解，并将结果自动生成结构化监测文件，存储于数据库，便于后续历史数据检索与分析。

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