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龙图腾网获悉中铁科学研究院集团有限公司;中铁西南科学研究院有限公司申请的专利一种隧道表观渗水检测方法、系统及介质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：CN119693360B 。

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：202510199728.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种隧道表观渗水检测方法、系统及介质是由奉建军;周斌;高成博;刘志强;林元铖;杨龙强;裴涛涛;温晓凯;高红兵;高军;王新宇设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道表观渗水检测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隧道表观渗水检测方法、系统及介质；涉及图像识别技术领域；将预处理后的基础数据输入已构建好的渗水检测模型中进行检测；输出渗水图像及渗水区域；在检测网络中对MobileViT识别模型进行模型结构和融合策略上的改进，在全局特征提取部分引入第一坐标注意力机制获取全局特征，在特征融合部分对初步特征、局部特征和全局特征进行特征融合检测出渗水图像；使网络能更有效地捕捉不同位置的关键特征，以解决原始图像光线和背景复杂的问题，提高检测准确率；在分割网络中融入第二坐标注意力机制分割出渗水图像的渗水区域，抑制不重要的特征来突出特征图中的重要信息，提升分割网络的分割性能和泛化能力。

本发明授权一种隧道表观渗水检测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种隧道表观渗水检测方法，其特征在于，包括： 采集目标隧道的基础数据，并对所述基础数据进行预处理；所述基础数据包括图像数据和环境数据；所述预处理包括方法：获取环境数据，并基于环境数据计算出图像调整因子；对所述图像数据进行数据增强，在数据增强过程中按照图像调整因子决定数据增强的程度：设置第一阈值区间，当调整因子位于第一阈值区间时，将所述图像数据及进行数据增强使得图像对比度参数为D1；设置第二阈值区间，当调整因子位于第二阈值区间时，将所述图像数据及进行数据增强使得图像对比度参数为D2；其中第一阈值区间大于第二阈值区间；D1＞D2；所述图像调整因子的获取方法包括：获取目标隧道的基础数据，将各图像数据与环境数据对应匹配；所述环境数据包括土壤湿度Z、空气湿度I和最近时间段T内的累计降雨量B；基于环境数据计算各图像数据的图像调整因子： ； 将预处理后的基础数据输入已构建好的渗水检测模型中进行检测；所述渗水检测模型包括检测网络和分割网络；所述检测网络以MobileViT网络结构作为基础网络，在全局特征提取部分引入第一坐标注意力机制获取全局特征，在特征融合部分对初步特征、局部特征和全局特征进行特征融合以检测出渗水图像；所述分割网络以MobileViT网络结构作为基础网络，融入第二坐标注意力机制对所述渗水图像进行语义分割得到渗水区域； 所述检测网络以MobileViT识别模型作为基础网络，在全局特征提取部分引入第一坐标注意力机制获取全局特征，包括方法：在全局特征提取部分的第二个卷积层与第三个卷积层之间，以及第三个卷积层与第四个卷积层之间分别嵌入第一坐标注意力机制；所述第一坐标注意力机制分别在高度维度和宽度维度上进行第一自注意力计算，计算出注意力权重并应用于输出特征图中，以增强或抑制输出特征图对应位置的特征；所述第一坐标注意力机制为置换坐标注意力机制；所述置换坐标注意力机制包括分组特征部分、融合注意力部分和聚合特征部分；所述分组特征部分将输入的特征映射X∈RC×H×W沿通道维度被分为G组子特征，表示为X=[X1，...，Xk，...，XG]，Xk∈RCG×H×W，其中子特征层Xk将捕捉训练后的准确语义反馈后将Xk沿高度维度和宽度维度分为子特征图Xk1，Xk2∈RC2G×H×W，融合注意力部分基于通道之间的关系生成通道注意力图，并使用全局平均池化生成s来嵌入全局信息，通过在高度维度和宽度维度H×W上获得收缩子特征图Xk1，s： ；其中，F gp 表示嵌入全局信息；H表示特征映射的总高度；W表示特征映射的总宽度；C表示通道总数；R表示实数；i表示高度，j表示宽度； 然后通过Sigmoid激活函数来创建紧凑的特征，高度维度输出的通道注意力为：; 宽度维度输出的通道注意为： ; 其中，b1表示高度维度紧凑参数；b2表示宽度维度紧凑参数；GN（Xk2）表示对子特征Xk2的分组数量；W1表示高度维度的系数参数；W2表示宽度维度的系数参数； 聚合特征部分聚合整体输出有: ； 输出渗水图像及渗水区域。

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