| 专利号 | 2026100633670 | 申请日 | 2026-01-19 | 专利名称 | 一种基于集成学习的隧道不良地质智能判识方法及系统 |
| 授权日 | 2026-03-20 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 李术才;刘斌;袁伟;任玉晓;杨森林;李开元 |
| 主分类号 | G06T17/05 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于地球物理勘探与隧道工程领域，提供了一种基于集成学习的隧道不良地质智能判识方法及系统，构建包含真实地质信息的三维地质模型，随机设置不同类别的不良地质体；对三维地质模型进行不同探测方法的成像；提取地质特征参数；将三维地质模型、成像结果及地质特征参数进行关联存储，提取表征不良地质位置与形态的多源特征图；将多源特征图与地质特征参数进行深度融合，形成反映不良地质空间形态和地质属性的综合特征向量；利用综合特征向量对集成学习模型进行训练，利用训练后的集成学习模型对目标探测数据进行处理，得到不良地质体的判识结果。本发明能够实现不良地质类别及风险等级的智能分类与预测。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 数字创意产业 数字文化创意活动 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
