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龙图腾网获悉中铁第四勘察设计院集团有限公司;中国铁建股份有限公司申请的专利基于深度学习的隧道洞口明暗分界里程预测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：CN118607040B 。

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：202410596755.6，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于深度学习的隧道洞口明暗分界里程预测方法是由戴林发宝;孙文昊;肖明清;陈文明;刘先林;吴佳明;李家健;杨剑;陈韶平;杨辉;彭佳湄;唐国栋设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的隧道洞口明暗分界里程预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及隧道设计技术领域，公开了一种基于深度学习的隧道洞口明暗分界里程预测方法，该方法包括：基于历史隧道的洞口数据集生成各历史隧道的序列特征和明暗分界里程的相对位置；根据所述各历史隧道的序列特征和明暗分界里程的相对位置确定模型训练数据集；根据所述模型训练数据集构建回归预测模型；获取待预测隧道的洞口数据，并通过所述回归预测模型根据所述待预测隧道的洞口数据进行预测，得到待预测隧道的明暗分界里程。本申请能够有效提高隧道洞口明暗分界里程的设计效率和精度。

本发明授权基于深度学习的隧道洞口明暗分界里程预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的隧道洞口明暗分界里程预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于历史隧道的洞口数据集生成各历史隧道的序列特征和明暗分界里程的相对位置； 根据所述各历史隧道的序列特征和明暗分界里程的相对位置确定模型训练数据集； 根据所述模型训练数据集构建回归预测模型； 获取待预测隧道的洞口数据，并通过所述回归预测模型根据所述待预测隧道的洞口数据进行预测，得到待预测隧道的明暗分界里程； 所述基于历史隧道的洞口数据集生成各历史隧道的序列特征和明暗分界里程的相对位置，包括： 基于所述历史隧道的洞口数据集确定各历史隧道的离散地形点云数据、各历史隧道的明暗分界里程和各历史隧道的隧道位置信息； 根据所述各历史隧道的离散地形点云数据和所述各历史隧道的隧道位置信息构造各历史隧道的序列特征； 根据所述各历史隧道的明暗分界里程进行编码，得到各历史隧道的明暗分界里程的相对位置； 所述根据所述各历史隧道的离散地形点云数据和所述各历史隧道的隧道位置信息构造各历史隧道的序列特征，包括： 根据所述各历史隧道的隧道位置信息确定各历史隧道的隧道轴线的设计起始里程、隧道轴线的设计终止里程、隧道半径和隧道中心位置； 根据所述设计起始里程和所述设计终止里程确定隧道设计范围； 基于所述隧道设计范围和预设距离间隔确定隧道轴线上的预设数量的里程点，其中，所述预设数量的里程点是均匀分布的； 获取所述预设数量的里程点对应的横断面，根据所述横断面对所述各历史隧道的离散地形点云数据进行线性插值，得到各历史隧道的均匀地形点云数据； 根据所述均匀地形点云数据、所述隧道中心位置、所述隧道半径确定横断面上的特征； 基于所述横断面上的特征生成各历史隧道的序列特征； 所述根据所述各历史隧道的明暗分界里程进行编码，得到各历史隧道的明暗分界里程的相对位置，包括： 根据所述各历史隧道的隧道轴线的设计起始里程、隧道轴线的设计终止里程以及各历史隧道的明暗分界里程分别进行转换，得到设计起始里程的位置信息、设计终止里程的位置信息以及明暗分界里程的位置信息； 根据所述设计起始里程的位置信息、设计终止里程的位置信息以及明暗分界里程的位置信息进行编码，得到各历史隧道的明暗分界里程的相对位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中铁第四勘察设计院集团有限公司;中国铁建股份有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市武昌区和平大道745号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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