摘要
本发明涉及隧道缺陷识别技术领域,尤指一种基于电介质分布图的隧道缺陷识别方法。本方法基于AI岩土透视雷达实地监测、gprMax仿真及实验室电磁数据,利用变分贝叶斯反演融合生成二维电介质分布图。通过多尺度谱聚类和专家知识,自动识别潜在异常区域,随后采用图形态约束传播和集成Transformer‑图神经网络模型,实现缺陷区域的精确分类与识别。最终,识别结果投影至原始图,生成可视化缺陷标注图层及结构化报告。本发明实现隧道结构缺陷的高精度、自动化、可视化、结构化检测,显著提升了隧道安全运维的智能化水平和风险预警能力,推动了隧道运维管理的数字化与智能化进程。
技术关键词
隧道缺陷
识别方法
多尺度谱聚类
平均Hausdorff距离
神经网络算法
统计特征参数
变分贝叶斯
隧道结构
形态
模板
多尺度滑动窗口
电磁波传播路径
特征协方差矩阵
幅频特性曲线
仿真数据
多尺度特征提取
传播算法
标签
多维特征向量
空间特征提取
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情感识别方法
注意力神经网络
注意力机制
残差网络
音频特征
物体识别方法
运动特征
运动检测算法
置信度阈值
特征匹配算法
动载荷识别方法
多项式
前馈神经网络
矩阵
多头注意力机制
链路
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网络资源需求
识别方法
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轨道扣件
平行网络架构
状态识别方法
高层次
巡检图像