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龙图腾网获悉兰州铁道设计院有限公司;中铁十九局集团第六工程有限公司;中铁十九局集团有限公司申请的专利铁路隧道衬砌缺陷的无损识别与定量评估方法及系统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：CN121302085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511882041.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权铁路隧道衬砌缺陷的无损识别与定量评估方法及系统是由李守刚;关喜彬;莫立武;贾飞;张威;祁卫华;解新福;陶琦;赵录学;李炜;王崇明;刘志诚设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本铁路隧道衬砌缺陷的无损识别与定量评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供的铁路隧道衬砌缺陷的无损识别与定量评估方法及系统，具体涉及铁路工程检测与智能识别技术领域；该方法先采集多源检测信号，并对多源检测信号进行自适应预处理；后在统一空间坐标系下对预处理后的多源检测信号进行多层次融合生成高精度数据集；最终将高精度数据集输入多任务衬砌缺陷评估模型从而实现铁路隧道衬砌缺陷的精细化识别与定量化评估；该方法显著提高了衬砌缺陷检测的自动化与客观性，为隧道结构的养护决策提供了可靠依据。

本发明授权铁路隧道衬砌缺陷的无损识别与定量评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铁路隧道衬砌缺陷的无损识别与定量评估方法，其特征在于，所述方法包括： 利用无损检测系统采集反映铁路隧道衬砌结构状态的多源检测信号，所述多源检测信号至少包括电磁反射信号及声波回波信号； 对所述多源检测信号进行预处理，所述预处理至少包括基于噪声特性分析的自适应降噪与特征增强，输出预处理后的所述多源检测信号； 将预处理后的所述多源检测信号映射到统一空间坐标系，对映射后的所述多源检测信号进行多层次融合，输出融合后的高精度数据集； 获取历史的多源检测信号，并基于所述历史的多源检测信号建立用于衬砌缺陷识别与定量评估的多任务衬砌缺陷评估模型并训练所述多任务衬砌缺陷评估模型； 将所述高精度数据集输入训练后的所述多任务衬砌缺陷评估模型，输出隧道衬砌的缺陷类型及量化指标；并基于所述缺陷类型及所述量化指标对所述衬砌缺陷进行识别与评估； 其中，所述多层次融合至少包括信号级融合，所述信号级融合包括： 计算映射后的所述多源检测信号在每个空间采样点的局部信噪比： 其中，表示信号源；表示所述空间采样点位置；为所述多源检测信号在所述空间采样点位置的局部主波能量；为所述多源检测信号在所述空间采样点位置的局部背景噪声能量； 根据物理特性或历史经验为所述多源检测信号赋予可信度系数； 将局部信噪比与可信度系数结合，计算所述多源检测信号在所述空间采样点位置的加权系数： 其中，表示遍历所有信号源；表示第个信号源在所述空间采样点位置的局部信噪比；表示第个信号源的可信度系数；表示所有信号源在所述空间采样点位置的局部信噪比与可信度系数之积的总和； 对所述空间采样点应用加权系数，对所述多源检测信号进行加权叠加以得到所述空间采样点的信号级融合信号： 其中，为所述预处理后的所述多源检测信号在所述空间采样点位置的对应信号值； 所述多层次融合至少还包括特征级融合，所述特征级融合包括： 将所述隧道衬砌按空间划分为若干检测单元，所述检测单元由多个空间采样点组成；将所述检测单元的所述多源检测信号和所述信号级融合信号按统一特征模板提取相同类型的特征向量； 针对所述多源检测信号和所述信号级融合信号的所述特征向量中的各个融合特征，计算各个所述融合特征的质量指标，并根据各个所述融合特征的质量指标为各个所述融合特征分配对应的同源权重，将所述融合特征按所述同源权重进行加权组合成所述检测单元的所述多源检测信号和所述信号级融合信号的压缩表征向量； 针对所述多源检测信号和所述信号级融合信号，计算所述多源检测信号和所述信号级融合信号的整体质量指标，并根据所述多源检测信号和所述信号级融合信号的所述整体质量指标计算跨源权重，将所述压缩表征向量按所述跨源权重进行加权组合以得到所述检测单元的特征级融合的所述高精度数据集。

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兰州铁道设计院有限公司;中铁十九局集团第六工程有限公司;中铁十九局集团有限公司，其通讯地址为：730015 甘肃省兰州市城关区和政路131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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