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龙图腾网获悉三峡高科信息技术有限责任公司申请的专利一种基于机器学习的基坑支护监测方法、装置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：CN119274140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411403993.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于机器学习的基坑支护监测方法、装置及设备是由张晨;陈云鹏;李柠汐;王建东;张玲玲;王青林;陈昌浩;余雅滢设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的基坑支护监测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于机器学习的基坑支护监测方法、装置及设备，获取基坑影像数据；通过视觉金字塔PVT网络提取影像数据的多尺度特征，并利用特征金字塔网络FPN融合不同尺度信息，生成多尺度特征向量。将这些特征展平后计算全局平均池化，得到每个尺度的全局语义向量，通过通道拼接与1*1卷积生成跨尺度语义特征向量。基于此，构建动态邻接矩阵，并通过图卷积网络GCN推理基坑与支护结构的关系语义特征。最后，结合注意力机制生成增强特征，用以判断支护结构的数量和位置是否符合施工要求，实现实时、精准的基坑支护监测。

本发明授权一种基于机器学习的基坑支护监测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的基坑支护监测方法，其特征在于，包括： 实时获取基坑视频流数据，从视频流中提取静态图片；对所述静态图片进行去噪、增强对比度操作； 利用视觉金字塔PVT网络通过多个阶段提取多尺度特征图，其中，每阶段输出的特征图具有不同的分辨率和通道数；特征金字塔网络FPN对这些特征图进行上下路径融合，以生成不同尺度信息的多尺度特征图； 对多尺度特征图进行全局语义信息提取，将多尺度特征图展平成一维向量；对每个展平后的特征图进行全局平均池化，生成每个尺度的全局语义向量；将所有尺度的全局语义向量在通道维度上拼接，生成高维的跨尺度语义向量；通过1*1卷积对拼接后的语义向量进行降维，生成跨尺度的语义特征向量； 基于所述多尺度的特征向量生成变换特征和类别激活映射生成节点表示；通过卷积操作，将多尺度特征和跨尺度语义特征整合，生成表示物体之间动态关系的邻接矩阵；通过图卷积网络GCN，根据邻接矩阵传播信息及所述节点表示，构建边，生成基坑与支护结构关系语义特征； 对所述多尺度的特征进行降维处理；将所述基坑与支护结构关系语义特征和所述多尺度的特征进行重整操作，以使所述基坑与支护结构关系语义特征和所述多尺度的特征进行融合；通过Hadamard积计算所述基坑与支护结构关系语义特征与所述多尺度的特征之间的相似性，获得注意力权重；将所述注意力权重与所述多尺度的特征进行融合，以生成增强特征； 基于所述增强特征，判断支护结构的数量和位置是否满足施工要求，具体包括利用增强特征图对支护结构进行识别，并确定其在基坑影像中的位置，并添加支护结构的边界框；对支护结构的边界框进行计数，以判断支护结构的数量是否满足施工要求；对支护结构的边界框进行评估，以判断是否满足施工要求中支护结构的位置设置标准；输出支护结构的数量和位置是否满足施工要求的结果，并提供相关的检测信息。

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