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龙图腾网恭喜四川省交通勘察设计研究院有限公司;大连理工大学;中铁十六局集团有限公司;中铁二十四局集团西南建设有限公司;中铁二十四局集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法、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：CN119578907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510138235.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法、装置及设备是由袁松;王峥峥;王希宝;闫肃;黎良仆;邹华;赵大权;强尕文;周科设计研发完成，并于2025-02-08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岩溶隧道风险智能预警方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道施工中的地质风险监测与预警技术领域，具体涉及一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法、装置及设备，方法包括：获得多源耦合数据；利用生成式对抗网络对处理后的多源耦合数据进行高维融合，重建探测区域的高精度三维模型；对探测区域进行地质风险等级分类，生成对应的风险分布图；生成动态风险评价指标，并在风险等级超出预设阈值时触发预警信号；本发明包括多源数据采集、数据预处理、高精度三维模型重建、风险等级分类及动态风险监测与预警等步骤，能够解决现有岩溶隧道施工中风险探测手段单一、评估精度不足以及实时性差的问题。

本发明授权一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，包括：采集隧道底板和掌子面前方的地质电磁场、弹性波速场和电阻率，并统一整合获得原始多源耦合数据；并对原始多源耦合数据进行预处理，获得多源耦合数据；利用生成式对抗网络对处理后的多源耦合数据进行高维融合，重建探测区域的高精度三维模型；基于深度残差网络，结合重建的高精度三维模型及其导出的几何和梯度特征，对探测区域进行地质风险等级分类，生成对应的风险分布图；基于时间序列分析和空间趋势分析，实时监测风险等级的动态变化趋势，生成动态风险评价指标，并在风险等级超出预设阈值时触发预警信号；其中，触发预警信号的方法包括：将风险分布图转化为动态输入张量，其中，为当前时刻的风险等级概率分布，为高精度三维模型的几何特征，为几何特征的梯度；构建基于循环神经网络的时间序列模型，提取风险等级随时间的变化趋势，其中，为当前时刻的隐状态，和为时间序列模型的权重矩阵，为偏置项，为激活函数；通过三维卷积网络提取空间变化特征，为三维卷积层；综合时间序列和空间特征，生成动态风险评价指标，其中，为时间序列的权重，为空间特征的权重；根据动态风险评价指标，实时判断风险等级是否超出预设阈值，若，则触发预警信号；否则不触发。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省交通勘察设计研究院有限公司;大连理工大学;中铁十六局集团有限公司;中铁二十四局集团西南建设有限公司;中铁二十四局集团有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市青羊区太升北路35号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。