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龙图腾网获悉北京地铁建筑设施维护有限公司申请的专利基于卷积神经网络和机器视觉传感器的隧道变形检测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：CN120912607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511438388.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于卷积神经网络和机器视觉传感器的隧道变形检测方法是由李强;沈忱;吴征然;申巧凤;赵晓雪;崔朋亮设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络和机器视觉传感器的隧道变形检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道工程安全监测领域，具体涉及基于卷积神经网络和机器视觉传感器的隧道变形检测方法，包括：通过设置在隧道中的机器视觉传感器采集环向变形数据、纵向变形数据和横断面位移倾斜角数据；应用卷积神经网络对环向变形数据和纵向变形数据进行预处理；将横断面位移倾斜角数据转换为离散化的矩阵数据并基于微分几何理论进行可视化处理；构建隧道变形监测模型并进行模拟测算；通过比较模拟测算结果与实际采集的数据确定隧道变形速度，本发明将微分几何理论与卷积神经网络深度融合，将隧道横断面视为嵌入三维欧氏空间的二维黎曼流形，精确描述复杂曲面的变形特性，实现了隧道变形的全方位、高精度监测和预测。

本发明授权基于卷积神经网络和机器视觉传感器的隧道变形检测方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络和机器视觉传感器的隧道变形检测方法，其特征在于，包括： 通过设置在隧道中的机器视觉传感器采集隧道环向变形数据、纵向变形数据和横断面位移倾斜角数据； 将所述环向变形数据、所述纵向变形数据和所述横断面位移倾斜角数据输入计算机进行处理，包括： 在计算机中应用卷积神经网络对所述环向变形数据和所述纵向变形数据进行预处理； 在计算机中将所述横断面位移倾斜角数据转换为离散化的矩阵数据，并基于微分几何理论进行可视化处理，得到可视化后的横断面位移倾斜角数据； 在计算机中构建隧道变形监测模型，将经处理的所述环向变形数据、所述纵向变形数据和所述可视化后的横断面位移倾斜角数据输入所述隧道变形监测模型中进行模拟测算； 通过比较所述模拟测算结果与实际采集的数据，确定隧道变形速度； 所述将所述横断面位移倾斜角数据转换为离散化的矩阵数据，并基于微分几何理论进行可视化处理包括： 将隧道横断面视为嵌入三维欧氏空间的二维黎曼流形； 建立以隧道中心为原点的极坐标系r,θ； 将所述横断面位移倾斜角数据表示为定义在所述黎曼流形上的向量场； 计算所述黎曼流形的几何不变量，包括主曲率和高斯曲率； 将所述几何不变量离散化为矩阵表示形式； 基于测地曲率流理论对所述矩阵数据进行可视化增强处理，突出显示变形异常区域； 所述基于测地曲率流理论对所述矩阵数据进行可视化增强处理还包括： 获取多个时间点的横断面位移倾斜角数据； 基于微分几何中的联络理论和协变导数，计算横断面位移倾斜角的变化速率； 构建变化速率特征矩阵，提取变形的主要模态； 将所述几何不变量矩阵和所述变化速率特征矩阵映射到颜色空间； 应用多尺度分析技术，实现从全局到局部的层次化可视化； 基于曲率异常值自动识别潜在风险区域，并进行风险等级分类。

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