汕頭大學沈水龍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉汕頭大學申請的專利一種基于點云數據的盾構隧道滲漏水自動識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120375356B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510848076.8，技術領域涉及：G06V20/64；該發明授權一種基于點云數據的盾構隧道滲漏水自動識別方法是由沈水龍;梁浩源;趙煒瑋;曾毅;張小龍設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于點云數據的盾構隧道滲漏水自動識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于點云數據的盾構隧道滲漏水自動識別方法，包括點云數據預處理；點云去噪；灰度圖生成以及數據集建立；模型訓練及評估；滲漏水區域識別及面積計算。采用本發明，點云數據處理與YOLO深度學習網絡，能夠精確定位滲漏水的位置，并提供準確的滲漏面積計算，相比其他方法，本發明不受隧道光照條件和不同環境的影響，具有更強的適應性和魯棒性。
本發明授權一種基于點云數據的盾構隧道滲漏水自動識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于點云數據的盾構隧道滲漏水自動識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：使用三維激光掃描儀按設置測站距離進行拼接并降采樣，并將所得隧道點云按相同間隔分段，并展開成平面； S2：按順序先后采用CSF及SOR方法去噪； S3：使用基于光柵化的方法將點云數據轉換為灰度圖像，將三維點云的坐標和強度信息映射到二維圖像上，并從各種隧道的點云生成的灰度圖像構建一個數據集； S4：使用所述數據集訓練一個基于YOLO的泄漏檢測模型； S5：對目標隧道點云圖像按S1至S3的步驟進行處理，并將隧道段圖像分為適合模型檢測大小的子圖像，使用訓練好的泄漏檢測模型對子圖像進行分析，對泄漏區域進行分割，并通過以下公式計算泄漏面積： ； 其中：Ml是泄漏面積，m是隧道段的子圖像中的泄漏分割掩模的像素，p0是灰度圖像的像素點數量，n為子圖像的數量，依據隧道內壁周長進行劃分，D是隧道段的實際寬度，l是灰度圖像的長度像素，w是灰度圖像中的寬度像素。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人汕頭大學，其通訊地址為：515000 廣東省汕頭市金平區大學路243號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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