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龙图腾网获悉保利长大工程有限公司申请的专利一种潮汐区承台施工围堰防渗监测方法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：CN119293734B 。

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：202411804199.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种潮汐区承台施工围堰防渗监测方法是由卢建华;白永亮;孙勇;张彦;陈若仁;黄泳;荣国城;郑慰南;费琦斌;吴琦;邵皓然;黄栩生设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种潮汐区承台施工围堰防渗监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种潮汐区承台施工围堰防渗监测方法。该方法实现对围堰状态的实时监控和预警。首先，采集模块获取围堰表面的高清图像数据、围堰水压以及潮汐数据，并确保时间戳同步；接着，使用计算机视觉和深度学习算法识别图像中的裂缝、姿态偏差及变形情况；利用深度学习模型结合潮汐数据和水压数据预测未来的水压变化；当检测结果超过预设阈值时，立即触发预警机制。此外，所有数据被存储在数据库中，定期更新模型参数以提高准确性。本发明融合多源数据，采用计算机视觉技术和深度学习技术检测围堰渗透的可能因素，显著提升围堰防渗监测精准性与动态预测能力。

本发明授权一种潮汐区承台施工围堰防渗监测方法在权利要求书中公布了：1.一种潮汐区承台施工围堰防渗监测方法，其特征在于，该方法包括： S1、采集围堰表面的高清图像数据，采集围堰水压时间序列，采集潮汐数据，包括潮汐高度、浪高和海流速度，潮汐数据和围堰水压数据的时间戳同步； S2、通过计算机视觉和深度学习算法对采集到的高清图像数据进行识别，判断围堰是否出现导致渗漏的因素，包括裂缝检测、姿态偏差检测和变形检测； 检测围堰裂缝的长度和宽度，检测围堰姿态偏差的旋转角度和平移量，检测围堰是否变形； S3、构建深度学习模型，使用采集到的潮汐数据和围堰水压数据，预测未来一段时间的围堰水压； 对所述深度学习模型的输入为固定时间窗口Ts的潮汐高度、浪高、海流速度和围堰水压的时间序列，输出为滞后时间τ的固定时间窗口Ts的水压时间序列， 为寻找最佳时间窗口，选取不同的时间窗口大小Ts进行验证，为寻找最佳滞后时间τ，选取不同的滞后时间进行验证， 比较不同的时间窗口和不同滞后时间下，所述深度学习模型的均方误差MSE，确定最佳的时间窗口和滞后时间，并将实时潮汐数据和围堰水压数据的时间序列输入该模型，以预测未来τ时间后的围堰水压数据； S4、设置裂缝长度和宽度危险阈值、旋转角度和平移量危险阈值，当裂缝检测和姿态偏差检测结果超过所设阈值或变形检测结果为凸起和凹陷则立即触发预警机制； 设置围堰水压危险阈值，立即触发预警机制； S5、建立围堰状态数据库，将围堰的高清图像数据和围堰状态检测结果存储在数据库中， 建立围堰水压数据库，将水压传感器数据和当地潮汐数据以及未来的围堰水压预测结果存储在数据库中，定期使用最新的水压数据和潮汐数据更新S3中的深度学习模型参数。

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