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龙图腾网获悉咸阳市公路局申请的专利基于多源图像融合的隧道围岩稳定性智能评估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：CN121121647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511375877.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于多源图像融合的隧道围岩稳定性智能评估系统是由赵武辉;郭建华;武艳;张锐;郭红卫;巨海波设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源图像融合的隧道围岩稳定性智能评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道工程领域，具体涉及基于多源图像融合的隧道围岩稳定性智能评估系统，系统包括图像采集模块、图像处理模块、图像识别模块、时间序列分析模块、风险监测模块和围岩评估模块，图像处理模块采用金字塔特征匹配方法和特征相似度算法实现不同图像源特征的配准和多尺度叠加融合；图像识别模块利用深度学习网络模型识别围岩异常特征；时间序列分析模块基于黎曼流形模型将多时序围岩状态特征映射到高维流形，通过测地线理论和曲率分析计算变形速率和加速度；风险监测模块计算实时监测指标并发出预警信号；围岩评估模块通过围岩稳定性指数评定围岩等级，分析支护安全风险。

本发明授权基于多源图像融合的隧道围岩稳定性智能评估系统在权利要求书中公布了：1.基于多源图像融合的隧道围岩稳定性智能评估系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于采集隧道围岩的可见光图像、红外图像和激光点云数据； 图像处理模块，与所述图像采集模块通信连接，用于接收所述可见光图像、所述红外图像和所述激光点云数据，对所述可见光图像和所述红外图像进行去噪和锐化处理，采用金字塔特征匹配方法和特征相似度算法进行配准，对所述可见光图像和所述红外图像进行特征提取，并将所述激光点云数据投影为点云投影图像，对所述可见光图像、所述红外图像和所述点云投影图像进行加权融合，实现不同图像源特征的配准和多尺度叠加融合； 图像识别模块，与所述图像处理模块通信连接，用于使用训练后的深度学习网络模型对融合后的隧道围岩图像进行特征识别，标注隧道围岩异常特征，输出围岩表面的裂缝、渗水、剥离和位移数据；所述图像识别模块包括：裂缝识别模型，采用迁移学习方法构建，将人工标注的裂缝轮廓和裂缝宽度代入ResNet网络，训练获得裂缝识别模型；渗水识别模型，为训练后的PointNet神经网络；围岩位移识别模型，为训练后的PointNet神经网络； 时间序列分析模块，与所述图像识别模块通信连接，用于接收所述图像识别模块在不同时间点输出的围岩异常特征数据以构成多时序围岩状态特征，构建围岩变形的黎曼流形模型，将所述多时序围岩状态特征映射到高维黎曼流形，基于流形上的测地线理论和曲率分析进行围岩变形轨迹的微分几何分析，计算围岩变形的变形速率和变形加速度；所述时间序列分析模块包括：流形构建单元，用于将所述多时序围岩状态特征映射到高维黎曼流形，构建围岩变形流形模型，定义流形上的黎曼度量和切空间；变形轨迹分析单元，与所述流形构建单元通信连接，用于在所述黎曼流形上构建测地线，计算测地曲率，分析围岩变形轨迹的动态特性；稳定性预测单元，与所述变形轨迹分析单元通信连接，用于基于测地流理论，对围岩未来变形趋势进行预测，评估围岩稳定性； 风险监测模块，与所述图像识别模块和所述时间序列分析模块通信连接，用于根据所述围岩异常特征以及所述变形速率和所述变形加速度，计算围岩稳定性的实时监测指标，当所述实时监测指标接近或超过预警值时，发出预警信号；其中，所述实时监测指标用于表征围岩当前时刻的风险程度并触发实时预警； 围岩评估模块，与所述图像识别模块、所述时间序列分析模块和所述风险监测模块通信连接，用于从所述围岩异常特征和所述变形速率进行综合分析以获得围岩稳定性指数，通过所述围岩稳定性指数评定围岩等级，根据所述围岩等级分析支护安全风险；其中，所述围岩稳定性指数用于综合评定围岩整体等级并生成支护建议。

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咸阳市公路局，其通讯地址为：712000 陕西省咸阳市世纪大道陈杨寨转盘西200米路南；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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