买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利盾构机施工掌子面地质类型识别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：CN114972994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210594109.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权盾构机施工掌子面地质类型识别方法及系统是由覃程锦;黄国强;刘成良;陶建峰;余宏淦;武睿宏设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本盾构机施工掌子面地质类型识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种盾构机施工掌子面地质类型识别方法及系统，包括：步骤S1：采集施工时的装备状态参数数据并进行预处理；步骤S2：对原始数据进行标准化并进行特征提取；步骤S3：提取同维度的二维特征并输送至二维卷积神经网络得到识别结果；步骤S4：搭建二维卷积神经网络处理提取到的二维特征并进行训练；步骤S5：根据测试集测试结果评估识别效果。本发明通过相关性分析选取了多个盾构机的掘进参数，有利于更全面地反映盾构机施工时掌子面的地质信息；通过组合多条数据形成一个二维图像数据并输入改进的多头自注意力块，能充分挖掘当前工作面的地质信息以及相邻工作面的关联信息。

本发明授权盾构机施工掌子面地质类型识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种盾构机施工掌子面地质类型识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集施工时的装备状态参数数据并进行预处理； 步骤S2：对原始数据进行标准化并进行特征提取； 步骤S3：提取同维度的二维特征并输送至二维卷积神经网络得到识别结果； 步骤S4：搭建二维卷积神经网络处理提取到的二维特征并进行训练； 步骤S5：根据测试集测试结果评估识别效果； 在所述步骤S2中： 利用预设的数据框提取二维数据并输送至改进的多头自注意力块进行特征提取； 采用如下公式计算多头自注意力值： fQ,K＝QT·K Ai＝softmaxfQi,Ki headi＝Ai·Vi Output＝Concathead1,head2,head3·WO 其中，Qi为第i个头对应的查询值，Ki为第i个头对应的键值，Vi为第i个头对应的value值，i为多头自注意力中对应的头，为第i个头生成对应的Qi值的变换矩阵，为第i个头分别生成对应的Ki值的变换矩阵，是第i个头分别生成对应的Vi值的变换矩阵，X为预设维度的原始输入，Q为点乘注意力值计算函数fQ,K的自变量，K为点乘注意力值计算函数fQ,K的自变量，Ai为点乘注意力进行softmax计算后的值，headi为第i个头最终得到的注意力值，Output为最终输出的多头注意力提取的特征结果，WO为汇总不同头提取的特征的线性变换矩阵； 所述的多头自注意力块的设计采用： 步骤A1：输入经过多头自注意力层之后进行随机丢弃； 步骤A2：将随机丢弃后的输出与输入进行残差连接； 步骤A3：将残差连接结果进行BatchNormalization得到结果1； 步骤A4：对结果1进行线性变换再进行随机丢弃； 步骤A5：将随机丢弃后的输出与结果1进行残差连接； 步骤A6：将残差连接结果进行BatchNormalization得到最终输出结果； 在所述步骤S3中： 所述的二维卷积神经网络包含预设数量的卷积层和一个全连接层，采用了多个预设尺寸的卷积层堆叠的方法，通过全连接神经网络将识别结果进行输出。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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”。