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申请/专利权人：石家庄铁道大学;中国国家铁路集团有限公司;中国铁路设计集团有限公司;中铁十二局集团有限公司
摘要：本发明提供一种基于机器学习的隧道空洞裂纹病害的评估方法。该方法包括：获取隧道内部的地质信息数据；地质信息数据输入训练好的卷积神经网络模型，输出检测结果；其中，检测结果包含空洞和裂纹的数量、大小及形状参数；检测结果输入训练好的机器学习模型，输出隧道的安全性评估分数；通过修正系数更新安全性评估分数，获得更新后的安全性评估分数。本发明能够解决隧道安全性评估准确性较低的问题，提高安全性评估的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于机器学习的隧道空洞裂纹病害的评估方法，其特征在于，包括：获取隧道内部的地质信息数据；所述地质信息数据输入训练好的卷积神经网络模型，输出检测结果；其中，所述检测结果包含空洞和裂纹的数量、大小及形状参数；所述检测结果输入训练好的机器学习模型，输出隧道的安全性评估分数；通过修正系数更新安全性评估分数，获得更新后的安全性评估分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石家庄铁道大学 中国国家铁路集团有限公司 中国铁路设计集团有限公司 中铁十二局集团有限公司 基于机器学习的隧道空洞裂纹病害的评估方法
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