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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于突涌水目标检测模型的隧道突涌水自动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：CN119649173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411656586.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于突涌水目标检测模型的隧道突涌水自动识别方法及系统是由王晗;毕鑫;张伟;张展;徐哲;赵振江;常文飞;何本国;马涛设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于突涌水目标检测模型的隧道突涌水自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于突涌水目标检测模型的隧道突涌水自动识别方法及系统，属于隧道突涌水灾害监测防控技术领域。本发明通过提取隧道内视频图像特征；混合特征的空间注意力权重和通道注意力权重，更新特征；融合更新后的特征；对融合后特征进行解码得到目标框与类别结果。本发明通过内容感知注意力机制，耦合上下文特征，提高了监测模型的泛化力，保障了在各种隧道条件下的隧道突涌水精准识别；进一步实现了隧道突涌水的全方位高精度检测及统计分析并判断是否进行隧道内的预警提示，从而预测突涌水的演化情况，为隧道安全施工提供保障。

本发明授权一种基于突涌水目标检测模型的隧道突涌水自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于突涌水目标检测模型的隧道突涌水自动识别方法，其特征在于，包括： 构建突涌水目标检测模型；所述突涌水目标检测模型，包括： 提取隧道内视频图像特征： 通过ResNet50网络进行特征提取获得4层特征； 通过编码器获得所述4层特征中第四层特征的新特征； 混合特征的空间注意力权重和通道注意力权重更新特征，包括： 通过卷积、全局平均池化以及通道洗牌获得所述第四层特征的新特征以及所述4层特征中第1层特征、第2层特征和第3层特征的通道注意力权重； 通过全局平均池化、全局最大池化以及通道洗牌获得所述第四层特征的新特征以及所述4层特征中第1层特征、第2层特征和第3层特征的空间注意力权重； 以从粗到细的方式为输入特征的每个单通道获得独占的空间重要性图，充分混合通道注意力权重和空间注意力权重： 其中，表示通道洗牌操作；表示全局平均池化；表示全局最大池化；表示激活函数；表示k∗k内核大小的卷积；表示空间注意力权重、表示通道注意力权重； 通过内容感知注意力机制更新特征； 通过多层特征融合模块对更新后特征进行融合： 其中，表示部分卷积操作，表示特征，DS表示下采样操作，BL表示双线性插值上采样操作； 对融合后特征进行解码得到目标框与类别结果。

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