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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利多模态数据融合的隧道灾害风险智能识别方法及其应用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：CN116610991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310426939.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权多模态数据融合的隧道灾害风险智能识别方法及其应用是由徐良骥;来文豪;顾成杰;刘潇鹏;梁兴柱;石峥映;王列伟设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态数据融合的隧道灾害风险智能识别方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态数据融合的隧道灾害风险智能识别方法及其应用，涉及数据传输技术领域，包括将多模态传感器数据转换到同一数值区间，建立端到端的多模态传感器数据融合和隧道灾害风险智能识别人工神经网络模型，在一个神经网络架构中完成多模态数据的处理、融合以及隧道病害风险智能识别，将所得数据输入到建立的多模态传感器数据融合和隧道灾害风险智能识别人工神经网络模型内，寻找该多模态传感器数据融合和隧道灾害风险智能识别人工神经网络模型参数中的冗余参量，通过正常的网络训练学习其连接性，修剪小权重连接，去除冗余和不重要的参数，获得轻量化的隧道灾害及风险识别深度模型；可实现隧道全域多灾害风险的智能识别。

本发明授权多模态数据融合的隧道灾害风险智能识别方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合的隧道灾害风险智能识别方法，其特征在于，该方法包括： S1、获得隧道内各传感器数据，然后将各传感器数据映射到同一数值区间，针对复杂多干扰的隧道环境，对映射后的传感器数据去噪； S2、针对不同模态的传感器数据，建立端到端的多模态传感器数据融合和隧道灾害风险智能识别人工神经网络模型，在一个神经网络架构中完成多模态数据的处理、融合以及隧道病害风险智能识别； S3、将S1所得数据输入到S2建立的多模态传感器数据融合和隧道灾害风险智能识别人工神经网络模型内，寻找该多模态传感器数据融合和隧道灾害风险智能识别人工神经网络模型参数中的冗余参量，通过正常的网络训练学习其连接性，修剪小权重连接，去除冗余和不重要的参数，获得轻量化的隧道灾害及风险识别深度模型，实现隧道全域多灾害风险的智能识别； S1中的传感器包括三维激光雷达、温度传感器、湿度传感器、RGB图像传感器、热红外成像传感器、光纤振动传感器、照度传感器以及拾声传感器； 所述的将各传感器数据转换到同一数值区间是[-1,1]，其计算如公式1所示： 1 其中：是转换后的传感器数据，是每个传感器采集的原始数据，和分别是每一个传感器采集数据的最小和最大值； S1所述的去噪是采用卷积平滑处理； S2中多模态传感器数据融合和隧道灾害风险智能识别人工神经网络模型包括多模态传感器数据处理模块、数据融合与隧道灾害特征学习模块以及灾害识别模块； 所述的多模态传感器数据处理模块是将不同的模态的传感器数据映射为相同维度；其中，三维激光雷达、RGB图像传感器和热红外成像传感器数据的处理采用二维卷积神经网络架构；温度传感器、湿度传感器、光纤振动传感器、照度传感器以及拾声传感器数据的处理采用一维卷积神经网络架构； 所述的数据融合与隧道灾害特征学习模块将处理后多种模态传感器数据进行融合，并通过人工神经网络学习隧道全域火灾、衬砌渗漏水、异物侵限、开裂、沉降、箱体门打开、应急疏散灯故障、渗漏水、扣件松脱及掉块分别对应的特征； 所述的灾害识别模块是将学习到的特征映射到隧道全域火灾、衬砌渗漏水、异物侵限、开裂、沉降、箱体门打开、应急疏散灯故障、渗漏水、扣件松脱、掉块对应的标签并输出，实现隧道灾害风险的智能识别。

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