【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及施工安全监测，尤其涉及一种山区隧道施工安全智能监测与预警方法及系统。
技术介绍
1、随着高速铁路和公路交通网络的快速发展，山区隧道工程建设数量迅速增加。在复杂地质条件下的隧道施工面临着岩体稳定性差、地质构造复杂等安全风险。隧道围岩裂缝的产生与发展是引发岩体失稳和隧道施工安全事故的重要诱因。传统的隧道安全监测主要依靠人工巡检和简单仪器测量，难以实现对裂缝发育全过程的实时、精确监测和预警。
2、近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于图像处理的裂缝检测方法逐渐应用于隧道工程。现有技术通常采用单一图像源进行裂缝识别，或使用传统图像处理算法提取裂缝特征，以及基于简单统计模型进行裂缝风险评估。但是，这些方法在实际应用中存在明显的局限性。
3、现有的裂缝监测方法普遍缺乏对多源数据的有效融合能力，难以同时获取裂缝的表观特征和深度信息，导致在复杂光照和背景条件下裂缝识别精度不高，特别是对微小裂缝和复杂裂缝网络的检测能力有限；传统裂缝分析方法多关注静态特征提取，缺乏对裂缝动态演化过程的系统分析，无法准确捕捉裂...
【技术保护点】
1.山区隧道施工安全智能监测与预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对融合图像通过深度注意力网络进行分割，基于分割结果通过局部结构张量场提取裂缝特征，将裂缝特征与预设裂缝标准库进行特征匹配，结合围岩结构面数据校验，得到目标裂缝的空间位置和类型特征包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，构建分割结果的局部结构张量场，并在投票场中传播张量一致性得到初始置信度，结合各向异性高斯核函数卷积和奇异值分解，迭代优化得到裂缝骨架；基于裂缝骨架提取形态特征构建多维裂缝特征包括：
4.根据权利要求1所述的方...
【技术特征摘要】
1.山区隧道施工安全智能监测与预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对融合图像通过深度注意力网络进行分割，基于分割结果通过局部结构张量场提取裂缝特征，将裂缝特征与预设裂缝标准库进行特征匹配，结合围岩结构面数据校验，得到目标裂缝的空间位置和类型特征包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，构建分割结果的局部结构张量场，并在投票场中传播张量一致性得到初始置信度，结合各向异性高斯核函数卷积和奇异值分解，迭代优化得到裂缝骨架；基于裂缝骨架提取形态特征构建多维裂缝特征包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用小波变换对裂缝参数时序数据进行多尺度分解，基于应力-速率耦合分析确定裂缝扩展演化特征，通过能量释放率与应力场演化计算临界状态参数，结合多重预警判据得到裂缝失稳预测结果包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述裂缝扩展演化参数执行特征提取运算，提取第一应力...
【专利技术属性】
技术研发人员：胥备，何申普，管弦，邵开春，杨世兵，邓海元，刘奇，陈海燕，何娜，
申请(专利权)人：北京华宏工程咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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