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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于视觉信息的隧道内施工工序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：CN119007077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411092754.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法及系统是由姜新波;范佳滢;刘洪亮;范宏运;蔡辉;屠文锋;陈雨雪;王世成;陈泽雨设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法及系统，采用均匀稀疏采样策略对获取的视频进行动态采样；构建多尺度时空特征提取网络，利用构建的提取网络对采样后的视频图像进行多尺度时空特征的提取和融合，引入光流数据信息，利用光流特征提取网络对光流数据信息进行处理，提取光流数据特征，所述光流特征提取网络添加有空间注意力机制，通过空间注意力机制筛选出关键信息，再将关键信息送入残差网络进行特征提取；将多尺度时空特征和光流数据特征映射到特征融合空间，基于映射融合后的数据，进行分类，得到工序识别结果。本发明能够提高隧道内施工工序识别效率和精度，有利于隧道内施工工序的控制。

本发明授权一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉信息的隧道内施工工序识别方法，其特征是，包括以下步骤： 获取隧道内施工监控视频； 采用均匀稀疏采样策略对获取的视频进行动态采样； 构建多尺度时空特征提取网络，利用构建的提取网络对采样后的视频图像进行多尺度时空特征的提取和融合，所述多尺度时空特征提取网络包括多尺度卷积模块、基础骨架网络和多特征信息聚合模块，所述多尺度卷积模块包括依次连接的3个不同大小的3D卷积核；所述基础骨架网络包括8个3D卷积层和池化层和全连接层，其中8个3D卷积层依次连接，每个3D卷积层或者每两个卷积层后连接有一个池化层，最后连接两个全连接层，第一个3D卷积层为多尺度卷积模块，各个池化层均采用最大池化操作； 所述多特征信息聚合模块包括4个并行的1×1×1卷积核，用于将高低层时空特征的通道值均设置设定值，通过语义嵌入的方式，对高层特征重采样与次高层特征进行自顶向下融合，将高层语义信息用于改进低层的细节信息，再对融合后的特征进行重采样与下一层特征进行融合，增强低层时空特征的语义表达； 采用不同步长的卷积核将时空特征图映射为具有相同维度的特征图，再将嵌入语义信息后的高低层时空特征进行融合； 引入光流数据信息，利用光流特征提取网络对光流数据信息进行处理，提取光流数据特征，所述光流特征提取网络使用深度残差网络ResNet101模型作为基础结构，在基础结构中添加空间注意力机制，具体为利用一个最大池化层和一个平均池化层获得两个大小为1×H×W的特征图，再通过一个7×7大小的卷积层获得点对点的空间信息，使用SIGMOID函数对空间信息进行激活，最终得到的空间注意力激活图； 将所述多尺度时空特征和光流数据特征映射到特征融合空间，基于映射融合后的数据，进行分类，得到工序识别结果。

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