申请/专利权人：深圳大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788447A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本申请公开了一种隧道表观病害的三维检测与诊断模拟验证方法、平台及存储介质，其方法包括：采集隧道模型的点云数据和图像数据，基于上述两类数据进行差异性分析得到表观检测结果，并根据表观检测结果定位隧道模型的可疑病害区域。利用机器学习模型分析出可疑病害区域对应的病害诊断结果，并将病害诊断结果与隧道模型的预设真实病害信息进行对比，得到的对比结果可用于优化机器学习模型。本方案避免了实车验证和非实体验证的限制，有效提高对机器学习模型的验证效果和验证效率。

主权项：1.一种隧道表观病害的三维检测与诊断模拟验证方法，其特征在于，所述方法应用于模拟试验平台，所述模拟试验平台包括检测小车和隧道模型，所述检测小车设有激光模块和相机模块，所述方法包括：通过所述激光模块获取所述隧道模型的点云数据，基于所述点云数据分析得到所述隧道模型的第一表观状态检测结果；以及，通过所述相机模块获取所述隧道模型的图像数据，基于所述图像数据分析得到所述隧道模型的第二表观状态检测结果；根据所述第一表观状态检测结果和所述第二表观状态检测结果，定位所述隧道模型的可疑病害区域；将所述可疑病害区域对应的点云数据和图像数据输入至预设的机器学习模型，得到所述机器学习模型输出的所述可疑病害区域对应的病害诊断结果，其中，所述病害诊断结果包括诊断病害的位置、类型、三维尺寸；将所述病害诊断结果与所述隧道模型的预设真实病害信息进行对比，根据对比结果检验所述机器学习模型是否满足预设有效性条件，其中，所述预设真实病害信息包括真实病害的位置、类型、三维尺寸，所述机器学习模型用于诊断隧道表观病害。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学 隧道表观病害的三维检测与诊断模拟验证方法

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