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龙图腾网获悉北京城建勘测设计研究院有限责任公司;武汉大学;北京工业大学申请的专利一种地铁隧道结构病害类型预测方法与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：CN119863456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510336087.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种地铁隧道结构病害类型预测方法与系统是由唐超;王勇;樊廷立;鲍艳;王丽;任传斌;冯增文;张文超;王晓静;赵丽凤;徐鹏宇设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地铁隧道结构病害类型预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种地铁隧道结构病害类型预测方法与系统，包括：采集地铁隧道的红外图像；对所述地铁隧道红外图像进行多尺度增强得到特征增强后的地铁隧道红外图像；对每个特征增强后的地铁隧道红外图像所呈现的病害类型进行标定得到训练样本；将训练样本输入到MobileNet模型中进行训练得到地铁隧道病害类型预测模型；使用所述地铁隧道病害类型预测模型对目标地铁隧道进行监测。本发明通过对红外图像进行多尺度增强，可以提高病害特征的可辨识性，使得不同类型的病害在图像中更为明显，提升模型训练的效果。

本发明授权一种地铁隧道结构病害类型预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种地铁隧道结构病害类型预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集地铁隧道的红外图像； 步骤2：对所述地铁隧道红外图像进行多尺度增强得到特征增强后的地铁隧道红外图像； 所述步骤2：对所述地铁隧道红外图像进行多尺度增强得到特征增强后的地铁隧道红外图像，包括： 步骤2.1：对所述地铁隧道红外图像进行高斯金字塔分解得到高斯金字塔分解图像； 所述步骤2.1：对所述地铁隧道红外图像进行高斯金字塔分解得到高斯金字塔分解图像，包括： 采用高斯金字塔分解公式对所述地铁隧道红外图像进行高斯金字塔分解得到高斯金字塔分解图像；其中，所述高斯金字塔分解公式为： 其中，Ix,y表示地铁隧道红外图像，G1x,y表示第1层高斯金字塔分解图像，Gix,y表示第i层高斯金字塔分解图像，Gσx,y表示高斯滤波器函数； 步骤2.2：对所述地铁隧道红外图像进行边缘监测处理得到边缘图像； 所述步骤2.2：对所述地铁隧道红外图像进行边缘监测处理得到边缘图像，包括： 步骤2.2.1：计算所述地铁隧道红外图像每个像素点的变化幅值和变化方向；其中，像素点的变化幅值和变化方向计算公式为： 其中，G表示像素点的变化幅值，θ表示像素点的变化方向，GX表示x方向的幅值，GY表示y方向的幅值； 步骤2.2.2：将变化幅值和变化方向在预设范围内的像素点作为边缘点，其余像素点置零，得到边缘图像； 步骤2.3：对高斯金字塔分解图像进行上采样得到上采样图像； 步骤2.4：利用所述上采样图像和边缘图像构建金字塔图像块； 所述步骤2.4：利用所述上采样图像和边缘图像构建金字塔图像块，包括： 将上采样图像与高斯金字塔分解图像进行差分运算得到金字塔图像块；其中，金字塔图像块构建公式为： 其中，Li表示第i个金字塔图像块，表示第i层高斯金字塔分解图像所对应的上采样图像，Ci表示边缘图像； 步骤2.5：对所述金字塔图像块进行多尺度特征增强得到特征增强后的地铁隧道红外图像； 所述步骤2.5：对所述金字塔图像块进行多尺度特征增强得到特征增强后的地铁隧道红外图像，包括： 步骤2.5.1：提取出第一个金字塔图像块作为基础图像，将其余金字塔图像块作为细节图像； 步骤2.5.2：对所述基础图像进行Gamma校正得到校正后的基础图像； 步骤2.5.3：对所述细节图像进行增强处理得到增强后的细节图像； 步骤2.5.4：将校正后的基础图像和增强后的细节图像进行融合得到特征增强后的地铁隧道红外图像； 步骤3：对每个特征增强后的地铁隧道红外图像所呈现的病害类型进行标定得到训练样本； 步骤4：将训练样本输入到MobileNet模型中进行训练得到地铁隧道病害类型预测模型； 步骤5：使用所述地铁隧道病害类型预测模型对目标地铁隧道进行监测。

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