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龙图腾网获悉清华珠三角研究院;中铁十七局集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种基于结构与表观数据的隧道状态监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：CN120781268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511294056.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于结构与表观数据的隧道状态监测方法是由陈宏伟;邱瑞;王宇;高付才;范文娜;闫苏涛设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构与表观数据的隧道状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构与表观数据的隧道状态监测方法，涉及隧道工程健康监测技术领域。本发明通过整合结构和表观数据，显著提高了隧道健康评估的准确性和预警的及时性。该方法通过深度挖掘数据特征、构建综合特征矩阵，并应用多模态数据融合技术，有效解决了信息孤立问题，增强了评估的综合性，动态健康评估模型结合历史与实时数据，利用时间序列分析精准预测隧道状态变化，提升了评估的前瞻性和可靠性，此外，通过风险联动网络和优化的状态预测，实现了风险管理的精准化和维护决策的数据驱动，为隧道的安全运行和管理提供了强有力的技术支持。

本发明授权一种基于结构与表观数据的隧道状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构与表观数据的隧道状态监测方法，其特征在于：包括如下步骤： 通过多源数据采集系统，获取隧道内的结构数据和表观数据，对两类数据的不同特性进行标准化处理，生成统一的初始数据集，再采用分层特征提取方法，分别对结构数据的动态变化和表观数据的空间分布进行深度挖掘，输出结构特征集和表观特征集； 对结构特征集和表观特征集，应用多模态数据融合技术，将两类特征进行关联映射，构建综合特征矩阵，确定全面的隧道状态表征； 根据综合特征矩阵，构建动态健康评估模型，结合历史数据和实时输入，分析隧道状态的潜在风险联动效应，输出健康评估结果； 根据健康评估结果，引入时间序列分析方法，对状态变化趋势进行动态建模，生成状态预测曲线，捕捉突变趋势，得到预测关键点； 当状态预测曲线中检测到突变趋势，则通过异常点检测算法，聚焦关键异常关注区域，提取异常特征细节，判断异常点的风险等级； 根据异常特征细节结合复杂环境适应参数，调整动态建模能力，更新预测模型的权重分布，输出优化后的状态预测结果； 通过优化后的状态预测结果，生成隧道健康状态的未来趋势报告，结合潜在风险联动信息，确定高风险区域的优先监控方案。

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清华珠三角研究院;中铁十七局集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区香雪八路98号10栋；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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