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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于机器学习的隧道健康评价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：CN119293917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411410829.9，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于机器学习的隧道健康评价方法及系统是由李景龙;郑秀芳;崔玉鹏;汤敏;孟翔宇;阎晨旭;张峰领设计研发完成，并于2024-10-10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隧道健康评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器学习的隧道健康评价方法及系统，方法包括：构建隧道健康评价层次结构模型；基于当前隧道指标层数据获取准则层数据，准则层数据包括衬砌裂缝、渗漏水、衬砌材质劣化、衬砌背后空洞、衬砌起层剥落和衬砌变形数据；根据衬砌裂缝数据和渗漏水数据计算衬砌变形叠加量，基于该叠加量对衬砌变形数据进行修正，得到真实衬砌变形数据；将真实衬砌变形数据及其他当前隧道准则层数据输入机器学习模型，得到当前隧道健康评价结果；其中，机器学习模型基于准则层数据和目标层等级构建，利用历史隧道准则层数据及对应的健康等级对机器学习模型进行训练。本发明通过考虑渗漏水和衬砌裂缝之间的叠加作用，有效提高隧道健康评价的准确性。

本发明授权一种基于机器学习的隧道健康评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的隧道健康评价方法，其特征在于，包括： 构建隧道健康评价层次结构模型，定义指标层、准则层和目标层； 采集当前隧道指标层数据，根据指标层数据获取准则层数据；所述准则层数据包括衬砌裂缝、渗漏水、衬砌材质劣化、衬砌背后空洞、衬砌起层剥落和衬砌变形数据； 根据衬砌裂缝数据和渗漏水数据计算衬砌变形叠加量，基于衬砌变形叠加量对所述衬砌变形数据进行修正，得到真实衬砌变形数据；在所述根据衬砌裂缝数据和渗漏水数据计算衬砌变形叠加量之前，还包括判断是否产生衬砌裂缝和渗漏水的叠加效应：获取衬砌裂缝和渗漏水图像，识别衬砌裂缝和渗漏水的轮廓，基于所述轮廓建立检测框；获取检测框中点，若相邻的衬砌裂缝和渗漏水的检测框中点距离小于预设长度，则判断检测框内的衬砌裂缝和渗漏水发生叠加效应；所述根据衬砌裂缝数据和渗漏水数据计算衬砌变形叠加量，具体包括：将当前衬砌裂缝数据和渗漏水数据输入线性回归模型，得到衬砌变形叠加量；其中，所述线性回归模型的训练过程为，将历史时段的第一时刻衬砌裂缝数据和渗漏水数据，以及第二时刻的衬砌裂缝数据和渗漏水数据作为输入值，将相应时段内的衬砌变形量作为输出值，对线性回归模型进行训练，直至模型损失函数最小； 将真实衬砌变形数据及其他当前隧道准则层数据输入训练好的机器学习模型，得到当前隧道健康评价结果； 其中，所述机器学习模型基于准则层数据和目标层等级构建，利用历史隧道准则层数据及对应的健康等级对机器学习模型进行训练；所述目标层等级包括四级健康等级。

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