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龙图腾网获悉山东大学申请的专利轨交隧道表观病害高精度识别与实景模型构建装置及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：CN115937408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211260782.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权轨交隧道表观病害高精度识别与实景模型构建装置及方法是由李利平;何敬源;王建波;刘鑫;王旌;孙子正;潘占一;秦承帅设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨交隧道表观病害高精度识别与实景模型构建装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开的轨交隧道表观病害高精度识别与实景模型构建装置及方法，包括：移动式图像获取装置，用于获取隧道不同位置处的表观图像；激光扫描仪，用于获取隧道激光点云数据；病害识别站，用于对表观图像进行识别，获取病害识别结果；将所有的表观图像拼接成隧道全景图并球面投影，融合隧道激光点云数据构建隧道三维实景模型；通过隧道三维实景模型对病害进行标定。实现了对隧道病害的准确识别与标定。

本发明授权轨交隧道表观病害高精度识别与实景模型构建装置及方法在权利要求书中公布了：1.轨交隧道表观病害高精度识别与实景模型构建装置，其特征在于，包括： 移动式图像获取装置，用于获取隧道不同位置处的表观图像； 激光扫描仪，用于获取隧道激光点云数据； 病害识别站，用于对表观图像进行识别，获取病害识别结果；将所有的表观图像拼接成隧道全景图并球面投影，融合隧道激光点云数据构建隧道三维实景模型；通过隧道三维实景模型对病害进行标定； 所述将所有的表观图像拼接成隧道全景图并球面投影，融合隧道激光点云数据构建隧道三维实景模型，具体过程为： 通过不同位置的表观图像区域获得三维视锥，再基于分割的目标点云得到各表观图像中点的位置，获得各表观图像的对齐点，通过PointNet网络平移对齐点，形成三维检测结果，基于VoteNet方法，结合获取的表观图像使用深度霍夫投票，通过图像表决对激光点云数据进行三维目标检测，利用梯度混合融合表观图像获得的三维检测结果和激光点云数据获得的三维检测结果，并根据表观图像获得的三维检测结果指导激光点云数据的三维目标检测，实现点云数据与表观图像的融合，建立三维实景模型； 所述隧道三维实景模型，能自动标注病害点及其位置坐标，反映病害真实位置，并且通过多次对比分析，能获取病害发展趋势； 移动式图像获取装置包括多个面阵相机和行走支架，多个面阵相机呈圆周阵列布置于行走支架上；行走支架上还设置电脑平台；相邻面阵相机之间的拍摄角度部分重叠； 病害识别站对表观图像进行识别，获取病害识别结果的具体过程为： 对表观图像进行预处理，获取预处理后图像； 通过深度学习的方法对预处理后图像进行识别，获取病害识别结果； 移动式图像获取装置采用黑白面阵相机，该装置相机镜头可变焦，可以适应不同断面直径的隧道，对环境适应性强，无需根据隧道断面尺寸设计固定镜头支架长度或通过调节镜头姿态来实现对焦；且电脑端可以同步呈现调焦时的图像，对焦调节更方便快捷。

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