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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于线结构光的隧道变形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：CN120907454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511430826.6，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权一种基于线结构光的隧道变形监测方法是由肖智文;华远盛;孟凡一;元鹏鹏;朱松;朱家松设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线结构光的隧道变形监测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于线结构光的隧道变形监测方法，涉及隧道工程监测技术，该方法包括：获取投射在隧道内壁上的激光线图像并进行预处理；将预处理后的图像输入深度学习语义分割模型，输出激光线在图像中的像素区域；对激光线像素区域进行中心线提取处理，获得单像素宽度的激光中心线；在监测场景内布设具有已知物理尺寸的参考目标，通过处理包含参考目标的图像，确定像素尺寸与物理尺寸间的动态比例系数；基于不同时刻的激光中心线，利用该动态比例系数计算物理位移，以确定隧道变形量；该方法能够有效克服因相机物距、姿态变化带来的尺度不确定性问题，显著提升了测量精度、环境适应性和系统鲁棒性，实现了高精度的实时自动化监测。

本发明授权一种基于线结构光的隧道变形监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线结构光的隧道变形监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取投射在隧道内壁上的激光线图像，并对所述激光线图像进行预处理，所述预处理包括：采用高斯滤波对所述激光线图像进行去噪处理；以及，采用形态学闭运算修复所述激光线的局部断裂； 将预处理后的激光线图像输入至预先训练的深度学习语义分割模型，由所述模型识别并输出激光线在所述激光线图像中的像素区域； 对所述激光线在所述激光线图像中的像素区域进行中心线提取处理，获得单像素宽度的激光中心线，具体包括：利用骨架化算法处理深度学习的识别结果，将激光线细化为所述单像素宽度的激光中心线； 在监测场景内布设具有已知物理尺寸的参考目标，并通过处理包含所述参考目标的图像，确定像素尺寸与物理尺寸之间的动态比例系数； 基于至少两个不同时刻获取的所述激光中心线，利用所述动态比例系数，计算所述激光中心线之间的物理位移，以确定隧道的变形量，具体包括： 将当前时刻与前一时刻的激光中心线进行逐点对应，获得各点在图像坐标系中的位移量；依据所述动态比例系数，将所述位移量转换为实际物理位移，获得所述隧道的变形量。

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