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龙图腾网获悉中电建铁路建设投资集团有限公司;中电建铁路建设投资集团重庆有限公司;重庆大学申请的专利一种基于深度学习算法的漏渣施工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：CN120291530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510757087.5，技术领域涉及：E02D17/02；该发明授权一种基于深度学习算法的漏渣施工方法及系统是由姚毅;常富贵;厉志;宋锐;李小勇;钟祖良;温元平;刘呈祥;张建军;涂义亮;李伟;庞磊磊;王明理;王利民;曹钰晖设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习算法的漏渣施工方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习算法的漏渣施工方法及系统，属于数据采集处理技术领域，通过挖机斗齿上集成的传感器采集地质数据，并采用第一深度学习算法对所述地质数据进行识别，确定岩性分层数据，以所述岩性分层数据为基础，智能调整挖机掘进速率，并根据调整之后的掘进速率控制挖机进行漏渣挖掘，可以有效地避免坍塌事故的发生，保证了漏渣施工安全，并在进行漏渣挖掘之后，通过竖向漏渣通道将漏渣运输至外部，并且在漏渣出口采用频闪相机采集实时漏渣图像，以所述实时漏渣图像为基础，采用第二深度学习算法预测当前漏渣量导致漏渣出口堵塞的预测概率，并根据所述预测概率调节漏渣出口的开口大小，避免了扬尘较多或堵塞的问题。

本发明授权一种基于深度学习算法的漏渣施工方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的漏渣施工方法，其特征在于，包括： 在进行地铁车站风井基坑施工时，通过挖机斗齿上集成的传感器采集地质数据，并采用第一深度学习算法对所述地质数据进行识别，确定岩性分层数据； 以所述岩性分层数据为基础，智能调整挖机掘进速率，并根据调整之后的掘进速率控制挖机进行漏渣挖掘； 在进行漏渣挖掘之后，通过竖向漏渣通道将漏渣运输至外部，并且在漏渣出口采用频闪相机采集实时漏渣图像； 以所述实时漏渣图像为基础，采用第二深度学习算法预测当前漏渣量导致漏渣出口堵塞的预测概率，并根据所述预测概率调节漏渣出口的开口大小，完成漏渣施工； 在进行地铁车站风井基坑施工时，通过挖机斗齿上集成的传感器采集地质数据，包括： 在进行地铁车站风井基坑施工时，通过挖机斗齿上集成的压力传感器采集压力传感数据； 根据所述压力传感数据，初步确定岩性分层数据；其中，岩性分层数据包括当前掘进层为砂岩层、泥岩层或者素填土层； 当所述当前掘进层为砂岩层或泥岩层时，通过挖机斗齿上集成的地质雷达采集裂隙密度数据，并以所述裂隙密度数据为基础，采用第一深度学习算法对岩性分层数据进行修正，得到修正之后的岩性分层数据，所述第一深度学习算法设置为RF算法； 以所述实时漏渣图像为基础，采用第二深度学习算法预测当前漏渣量导致漏渣出口堵塞的预测概率，并根据所述预测概率调节漏渣出口的开口大小，包括： 获取所述实时漏渣图像中漏渣粒径数据； 以所述漏渣粒径数据、漏渣量以及漏渣出口开合度为基础，采用第二深度学习算法预测当前漏渣量导致漏渣出口堵塞的预测概率，所述第二深度学习算法设置为CNN-LSTM算法； 当所述当前漏渣量导致漏渣出口堵塞的预测概率大于预设概率阈值时，则采用反馈调节算法对漏渣出口的开口大小进行调节。

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