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龙图腾网获悉中国水利水电第十工程局有限公司申请的专利一种基于机器学习的微波雷达与图形视觉数据融合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：CN117009769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311093909.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于机器学习的微波雷达与图形视觉数据融合方法是由邓树密;任刃;苏波;张俊彦;高建平;赵启强;周会迪;李波设计研发完成，并于2023-08-29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微波雷达与图形视觉数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的微波雷达与图形视觉数据融合方法，包括微波雷达和计算机视觉同时对基坑支护结构进行监测，获取时间序列数据，时间序列数据包括微波雷达测量得到的差频信号和计算机视觉测量得到的位移数据；将差频信号和位移数据进行数据融合；对融合后的数据进行时间序列分析和特征提取；基于机器学习方法构建模型，对数据进行预测和分析；本发明可以实现高精度、实时、非接触式监测：通过对微波雷达和计算机视觉数据进行融合处理，可以大大提高监测的精度，减少误差；实时监测可及时反馈工程变形情况，为工程管理提供及时准确的数据支持；采用非接触式监测手段，无需对工程进行破坏性检测，能够保护工程结构完整性。

本发明授权一种基于机器学习的微波雷达与图形视觉数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的微波雷达与图形视觉数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、微波雷达和计算机视觉同时对基坑支护结构进行监测，获取时间序列数据，时间序列数据包括微波雷达测量得到的差频信号和计算机视觉测量得到的位移数据；在步骤S1中，微波雷达连续发射信号，依据回波信号采样并处理，得到表示目标运动信息的差频信号Sdt；计算机视觉在t1和t2时刻对基坑内侧进行图像采集后分析得到位移数据Dat1、Dat2；计算机视觉在t1和t2时刻对基坑外侧进行图像采集后分析得到位移数据Dbt1、Dbt2； S2、将差频信号和位移数据进行数据融合；在步骤S2中，数据融合具体包括： S21、分别计算基坑内侧和外侧在相同时刻的位移差分： ΔDat=Dat2-Dat1； ΔDbt=Dbt2-Dbt1； S22、计算内外侧位移差分之差，作为融合后的位移特征： ΔDt=ΔDat-ΔDbt=[Dat2-Dat1]-[Dbt2-Dbt1]； S23、建立Sdt与ΔDt之间的线性对应关系： Sdt=k1*ΔDt+k2； 其中，k1和k2为待确定的线性相关系数； 通过参数拟合，建立微波雷达信号Sdt与视觉位移差分ΔDt之间的数学对应模型； S3、对融合后的数据进行时间序列分析和特征提取； S4、基于机器学习方法构建模型，对数据进行预测和分析。

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