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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种污染场地竖向阻隔墙材料固结度与压缩指数测量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：CN115908329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211470134.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种污染场地竖向阻隔墙材料固结度与压缩指数测量方法是由庄恒;杜延军;蒋宁俊;蒲诃夫设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种污染场地竖向阻隔墙材料固结度与压缩指数测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种污染场地竖向阻隔墙材料固结度与压缩指数测量方法，包括：对污染场地竖向阻隔场地的基本资料进行收集；对竖向阻隔场地进行实际勘察；结合基本资料和实际勘察结果，规划得到竖向阻隔场地上方航线；控制无人机沿规划得到的航线进行飞行，在飞行过程中，采用倾斜测量方法获取竖向阻隔墙处场地的2D图像数据；在竖向阻隔墙的中心线及四周布设若干个原位场地相控点；基于深度学习，利用无人机采集的2D图像数据生成3D模型；根据3D模型得到地面点数据，计算得到竖向阻隔材料固结度与压缩指数。本发明能够解决现有的对竖向阻隔墙材料固结度与压缩指数的测量方法存在的效率低，存在有毒气体等技术问题。

本发明授权一种污染场地竖向阻隔墙材料固结度与压缩指数测量方法在权利要求书中公布了：1.一种污染场地竖向阻隔墙材料固结度与压缩指数测量方法，其特征在于，所述测量方法包括以下步骤： S1，对污染场地竖向阻隔场地的基本资料进行收集；对竖向阻隔场地进行实际勘察；结合基本资料和实际勘察结果，规划得到竖向阻隔场地上方航线； S2，控制无人机沿规划得到的航线进行飞行，在飞行过程中，采用倾斜测量方法获取竖向阻隔墙处场地的2D图像数据； S3，在竖向阻隔墙的中心线及四周布设若干个原位场地相控点； S4，基于深度学习，利用无人机采集的2D图像数据生成3D模型；具体地，利用深度学习算法去预测缺失的深度信息与物体轮廓，基于两张图片代价体积的双目立体匹配的深度估计方法，对所有2D图像数据进行深度评估预测，并最终对三维点云进行恢复； S5，将3D模型与影像导入航天远景MapMatrix3D中得到地面点数据，计算得到竖向阻隔材料固结度与压缩指数； 步骤S1中，所述污染场地竖向阻隔场地的基本资料包括竖向阻隔墙材料的配比、竖向阻隔墙表面的开裂情况和竖向阻隔墙表面的尺寸； 步骤S5中，计算得到竖向阻隔材料固结度与压缩指数的过程包括以下步骤： 采用一个自动的逐像素计算两个连续模型之间的高程变化，通过将早期模型减去后期模型，分别生成不同时间的相同位置两个包含高程变化的差值单元，并分别根据某一时刻的压缩量与最终压缩量之比与土孔隙比与有效压力对数值关系曲线上直线段的斜率对竖向阻隔的固结度与压缩指数进行计算。

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