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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种隧道掌子面岩性的智能判识方法、装置、设备及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：CN118334505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202410070528.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种隧道掌子面岩性的智能判识方法、装置、设备及介质是由童建军;向露露;苗兴旺;王明年;叶沛设计研发完成，并于2024-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道掌子面岩性的智能判识方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隧道掌子面岩性的智能判识方法、装置、设备及介质，包括如下步骤：对隧道施工现场爆破完成后的掌子面进行拍摄取样；根据拍摄的掌子面照片，从掌子面素描、纵断面图及工程地质说明相关地质资料中标注对应里程的掌子面岩性；对标注的掌子面照片进行图像增强；构建CCT岩性智能判识分类模型，基于增强后的照片进行模型训练，训练完成后得到最终的掌子面岩性智能判识模型，并利用该模型完成掌子面岩性的智能判识。本发明通过构建CNN与VIT串联的CCT模型，其中CNN对图像的局部特征捕捉较好，VIT对图像的全局特征捕捉较好，将二者进行串联能充分的结合掌子面的全、局部特征，不易造成特征丢失。

本发明授权一种隧道掌子面岩性的智能判识方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种隧道掌子面岩性的智能判识方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对隧道施工现场爆破完成后的掌子面进行拍摄取样； S2、根据步骤S1拍摄的掌子面照片，从掌子面素描、纵断面图及工程地质说明相关地质资料中标注对应里程的掌子面岩性； S3、对标注的掌子面照片进行图像增强：以标注的掌子面图像为基础，保留掌子面图像的原始色彩及纹理，对掌子面图像采取旋转加翻转的方式进行图像增强，分别为对原图进行逆时针90°旋转、180°旋转、270°旋转、左右翻转、上下翻转； S4、构建CCT岩性智能判识分类模型，基于增强后的照片进行模型训练，训练完成后得到最终的掌子面岩性智能判识模型，并利用该模型完成掌子面岩性的智能判识；构建的CCT岩性智能判识分类模型具体是串联了CNN与VIT的CCT岩性智能判识分类模型，具体包括：构建2层卷积层及2层Transformer编码层串联的CCT岩性智能判识分类模型，将增强后的掌子面图像输入到模型中进行训练； 所述CNN用于提取原始图像的各种特征，通过卷积运算，池化运算，全连接运算，ReLu激活，如公式1～4，最后将卷积值拉平为一个特定长度的向量； 其中，表示卷积层输入特征图中位置i，j上深度为k的像素值，表示输入数据中位置i+m，j+n上深度为p的像素值，表示卷积核中位置m，n上深度为p，在输出特征图上深度为k的权重值，bk表示输出特征图上深度为k的偏置项，f表示卷积核大小； 其中，g表示池化函数，表示输入张量在池化窗口内的所有值； 其中，表示全连接层的输出，W表示权重矩阵，b表示偏置项； 所述VIT用于对CNN进行处理后的特定长度序列进行编码，其中最为核心的是多头注意力机制，将输入序列进行注意力计算，如公式5所示： 其中Q是用于表示指定要关注位置的向量，K是用于表示输入序列的向量，V是在计算注意力的时候要被加权平均的对象，dk是注意力头的维度。

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