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龙图腾网获悉广西路信云信息技术有限公司;广西路桥工程集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的隧道掌子面围岩智能分级方法及设备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：CN114140448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202111481523.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的隧道掌子面围岩智能分级方法及设备是由宋冠先;梁铭;解威威;马文安;朱孟龙;彭浩;覃晓凤;胡以婵设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的隧道掌子面围岩智能分级方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道勘察领域，特别是一种基于深度学习的隧道掌子面围岩智能分级方法及设备。本发明通过对隧道掌子面围岩照片样本进行标注和预处理，建立起训练用的掌子面图像数据库；而后，通过搭建基于深度学习的围岩分级预测模型，并根据掌子面图像数据库对模型进行训练，从而构建出识别更加准确的预测模型。且本发明采用图像切割将待检测掌子面照片进行分割，并分别对各个子图像进行预测，最终再根据各个子图像的预测结果进行综合评价预测，使预测结果基于的数据更加全面，也实现了对掌子面围岩的高效、准确判别。

本发明授权一种基于深度学习的隧道掌子面围岩智能分级方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的隧道掌子面围岩智能分级方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入待预测掌子面照片，将所述待预测掌子面照片分割处理为一组子图像，并将该组子图像依次传入预先搭建的围岩分级预测模型进行预测，并根据各子图像的围岩等级预测结果的统计信息输出所述待预测掌子面照片的围岩等级预测结果； 其中，所述围岩等级预测结果包括Ⅲ级、Ⅳ级和Ⅴ级；所述分割处理是将所述待预测掌子面照片切割成n*n张大小一致的子图像，n取值为3、4、5；所述围岩分级预测模型包括以下训练步骤： S1：录入样本数据并进行标注，构成标注样本数据；所述标注为所述样本数据对应的围岩等级预测结果； S2：对所述标注样本数据进行预处理； S3：将预处理后的标注样本数据输入围岩分级预测模型，并对所述围岩分级预测模型进行模型训练，输出模型训练后的所述围岩分级预测模型； 所述步骤S2中所述预处理包括图像分割、图像增强以及图像编码； 其中，所述图像增强包括图像裁剪、图像翻转、图像颜色变换、图像数据归一化处理以及图像数据标准化处理； 所述图像裁剪包括CenterCrop模式、RandomCrop模式、FiveCrop模式和或RandomResizedCrop模式； 所述图像翻转包括水平翻转和或垂直翻转； 所述图像颜色变换包括灰度变换、亮度变换、饱和度变换、对比度变换和或色相变换； 所述图像数据归一化处理采用torchvision.transforms.ToTensor函数； 所述图像数据标准化处理采用torchvision.transforms.Normalize函数。

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