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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利隧道劣化评估方法、系统与存储介质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：CN120766140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510929410.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权隧道劣化评估方法、系统与存储介质是由孙丽娟;王景春;田思奥;侯耀龙;赵亮;张世豪;侯卫红;冯瑶;王大鹏;朱永超设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本隧道劣化评估方法、系统与存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种隧道劣化评估方法、系统与存储介质，属于劣化评估技术领域，具体包括：根据在不同的历史衬砌图像的匹配图像分析模型构建匹配模型群组，以在不同的历史检测时段中，变动风险位置以及衬砌异常位置在匹配模型群组中的识别结果，确定隧道的匹配分析群组，将在任意历史检测时段中属于匹配分析群组的最差分析结果的位置作为识别风险位置，根据在不同的历史检测时段中的识别风险位置的分布偏差情况，确定隧道的劣化评估处理策略，提升了劣化风险的识别处理的可靠性。

本发明授权隧道劣化评估方法、系统与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种隧道劣化评估方法，其特征在于，具体包括： 以隧道的衬砌图像确定所述隧道中的衬砌异常位置，以衬砌异常位置在不同的历史检测时段之间的历史衬砌图像的变动情况，确定不同的历史衬砌图像的匹配图像分析模型以及所述衬砌异常位置的变动风险位置； 获取所述隧道中的变动风险位置的分布数据，并结合所述变动风险位置的衬砌图像的检测结果，确定所述隧道的衬砌图像变动风险满足要求时，进入下一步骤； 根据在不同的历史衬砌图像的匹配图像分析模型构建匹配模型群组，以在不同的历史检测时段中，变动风险位置以及衬砌异常位置在所述匹配模型群组中的识别结果，确定所述隧道的匹配分析群组； 将在任意历史检测时段中属于所述匹配分析群组的最差分析结果的位置作为识别风险位置，根据在不同的历史检测时段中的识别风险位置的分布偏差情况，确定所述隧道的劣化评估处理策略； 所述匹配模型群组为所有的历史衬砌图像的匹配图像分析模型进行自由组合构建的模型群组； 所述隧道的匹配分析群组的确定的方法为： 以所述变动风险位置以及衬砌异常位置的匹配图像分析模型，确定匹配图像分析模型在所述匹配模型群组中的历史衬砌图像，将其作为匹配图像； 根据不同的变动风险位置的匹配图像在所述历史衬砌图像中的占比的均值确定变动风险位置的识别占比、根据不同的衬砌异常位置的匹配图像在所述历史衬砌图像中的占比的均值确定衬砌异常位置的识别占比； 通过所述变动风险位置的识别占比以及衬砌异常位置的识别占比，确定所述匹配模型群组是否为匹配分析群组。

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