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龙图腾网获悉帝信科技股份有限公司申请的专利一种基于辅助打孔目标检测的隧道打孔孔位定位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：CN116630678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310245837.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于辅助打孔目标检测的隧道打孔孔位定位方法是由郭军;吴定贵;刘艳伟;刘轶轩设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于辅助打孔目标检测的隧道打孔孔位定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于辅助打孔目标检测的隧道打孔孔位定位方法，涉及目标检测与隧道打孔定位技术领域。该方法首先获取盾构板辅助打孔目标图像数据集，对数据集中的辅助打孔目标进行标注，对标注后的训练集进行图像预处理，制作VOC格式的训练集；再提取训练集中隧道盾构板上的辅助打孔目标的先验框尺寸信息；然后基于改进的YOLOV5网络搭建目标检测模型；并利用训练集数据对目标检测模型进行训练；最后采用训练好的目标检测模型对盾构板辅助打孔目标进行检测；利用目标检测模型检测出的地铁隧道盾构板辅助打孔目标确定适宜的打孔孔位位置。该方法设计的目标检测模型提升了对暗光下目标检测的准确度，从而提升了隧道环境下目标检测的精度。

本发明授权一种基于辅助打孔目标检测的隧道打孔孔位定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于辅助打孔目标检测的隧道打孔孔位定位方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取盾构板辅助打孔目标图像数据集，将数据集的分辨率调整到统一大小；并按照比例划分为训练集和测试集； 步骤2：对盾构板辅助打孔目标图像数据集中的辅助打孔目标进行标注，并检查是否有类别名标错或漏标的图像；所述辅助打孔目标包括盾构板凹槽和锚栓； 步骤3：对标注后的训练集进行图像预处理，制作VOC格式的训练集； 步骤4：提取训练集中隧道盾构板上的辅助打孔目标的先验框尺寸信息； 步骤5：基于改进的YOLOV5网络搭建目标检测模型； 以YOLOv5检测模型为基础，在其骨干网络中除CSP结构之外的普通卷积都替换成GhostConv轻量化卷积，并在SPPF结构前加上CA注意力模块；在特征提取网络部分也将普通卷积都替换成GhostConv轻量化卷积，并在CSP结构之后增加PSA注意力模块，采用Softmax分类器做训练，在训练参数中设置学习率为0.0001，批量大小为12，采用批量标准化对权重参数和偏置参数进行迭代训练，设置权重衰减速率weight_decay默认为0.0005，动力为0.937，优化器采用的是AdamW，池化层采用平均池化方式，同时将最大池化的Padding的模式设为SAME，迭代训练100次； 步骤6：利用训练集数据对目标检测模型进行训练； 步骤7：采用训练好的目标检测模型对盾构板辅助打孔目标进行检测； 步骤8：利用目标检测模型检测出的地铁隧道盾构板辅助打孔目标确定适宜的打孔孔位位置； 1）找到所有的地铁隧道盾构板凹槽匹配对，凹槽匹配对需要满足如下两个条件： a、水平方向：图像内左侧凹槽在左、右侧凹槽在右，且左右凹槽之间的距离大于最小距离，小于最大距离； b、左侧凹槽和右侧凹槽在垂直方向有交集； 2）将所有的凹槽匹配对按照盾构板分组，并选择在图像中最靠近居中位置的匹配对组，具体分组步骤如下： 对所有匹配对分组，在同一个盾构板上的匹配对均为同一组； 选择距离图像中心最近的匹配对组； 3）在选择的凹槽匹配对组内分析所有凹槽匹配对，选择适宜的打孔孔位位置；适宜的打孔位置，在y轴为朝右盾构板凹槽最右侧与朝左盾构板凹槽最左侧距离的13位置；在x轴选取指定打孔的高度位置，选取的x轴与y轴的交点作为适宜打孔孔位位置坐标。

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