(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211187732.7 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 深圳大学 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道南海大道3 688号 (72)发明人 王俊芳　赵杨平　石灿　任伟新　 杜彦良　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 刘锡滨 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/00(2006.01) G06N 20/00(2019.01)G01V 3/12(2006.01) G01N 29/04(2006.01) (54)发明名称 隧道隐蔽病害综合检测方法、 系统、 设备及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种隧道隐蔽病害综合检测 方法， 包括： 获取隧道内沿各条测线的实时数据 信号， 其中， 所述实时数据信号包括探地雷达电 磁信号、 冲击回波弹性波信号以及声波信号； 对 所述探地雷达信号、 所述冲击回波信号以及所述 声波信号的数据集进行特征提取与多源特征流 融合操作， 获得待分析特征集； 将所述待分析特 征集输入预先建立的两级堆栈式学习模型， 基于 所述两级堆栈式学习模型的输出结果判断隧道 内的隐蔽病害情况。 本发明还公开了一种隧道隐 蔽病害综合检测系统、 设备及存储介质。 本发明 通过隧道检测车在隧道内实现移动式多手段协 同综合检测， 提高了隧道隐蔽病害检测的效率以 及智能化水平， 达 到了更好的检测效果。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115545074 A 2022.12.30 CN 115545074 A 1.一种隧道隐蔽病 害综合检测方法， 其特征在于， 应用于一隧道检测车， 所述隧道隐蔽 病害综合检测方法包括以下步骤： 获取隧道内沿各条测线的实时数据信号， 其中， 所述实时数据信号包括探地雷达电磁 信号、 冲击回波弹性波信号以及声 波信号； 对所述探地雷达信号、 所述冲击回波信号以及所述声波信号的数据集进行特征提取与 多源特征流融合操作， 获得待分析 特征集； 将所述待分析特征集输入预先建立的两级堆栈式学习模型， 基于所述两级堆栈式学习 模型的输出 结果判断隧道内的隐蔽病害情况。 2.如权利要求1所述的隧道隐蔽病 害综合检测方法， 其特征在于， 所述对所述探地雷达 信号、 所述冲击回波信号以及所述声波信号的数据集进行特征提取与多源特征流融合操 作， 获得待分析 特征集的步骤 包括： 对所述数据集进行提取， 获得所述探地雷达信号、 所述冲击回波信号以及所述声波信 号的特征向量； 将所述特征向量进行数据标准化以及基于权重优化的串联融合， 获得所述待分析特征 集。 3.如权利要求1所述的隧道隐蔽病 害综合检测方法， 其特征在于， 所述获取隧道内沿各 条测线的实时数据信号的步骤之前， 还 包括： 建立所述两级堆栈式学习模型。 4.如权利要求3所述的隧道隐蔽病 害综合检测方法， 其特征在于， 所述建立所述两级堆 栈式学习模型的步骤 包括： 获取隧道内沿所述各条测线的历史信号数据， 并基于所述历史信号数据确定正常信号 以及异常信号； 基于所述 正常信号以及所述异常信号建立所述两级堆栈式学习模型。 5.如权利要求4所述的隧道隐蔽病 害综合检测方法， 其特征在于， 所述获取隧道内沿所 述各条测线的历史信号数据， 并基于所述历史信号数据确定正常信号以及异常信号的步骤 包括： 获取隧道内沿所述各 条测线的历史信号数据； 对所述历史信号数据进行状态标记， 其中， 所述状态标记至少包括正常状态标记以及 病害状态标记； 将所述历史信号数据中存在所述正常状态标记的信号作为所述正常信号， 将所述历史 信号中存在所述病害状态标记的信号作为所述异常信号。 6.如权利要求4所述的隧道隐蔽病 害综合检测方法， 其特征在于， 所述基于所述正常信 号以及所述异常信号建立所述两级堆栈式学习模型的步骤 包括： 基于所述 正常信号以及所述异常信号获得训练特 征集； 基于所述训练特 征集生成初级学习模型； 基于所述初级学习模型的预测概 率生成次级检测模型； 基于所述初级学习模型以及所述次级检测模型获得 所述两级堆栈式学习模型。 7.如权利要求1至6任一项所述的隧道隐蔽病害综合检测方法， 其特征在于， 所述获取 隧道内沿各 条测线的实时数据信号的步骤 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545074 A 2基于探地雷达天线实时获取 所述探地雷达电磁信号； 基于冲击回波传感器实时获取 所述冲击回波弹性波信号； 基于声波接收器实时获取 所述声波信号。 8.一种隧道隐蔽病害综合检测系统， 其特征在于， 所述隧道隐蔽病害综合检测系统包 括： 采集模块， 用于获取隧道内沿各条测线的实时数据信号， 其中， 所述实时数据信号包括 探地雷达电磁信号、 冲击回波弹性波信号以及声 波信号； 特征提取与融合模块， 用于对所述探地雷达信号、 所述冲击回波信号以及所述声波信 号的数据集进行 特征提取与多源特 征流融合操作， 获得待分析 特征集； 识别模块， 用于将所述待分析特征集输入预先建立的两级堆栈式学习模型， 基于所述 两级堆栈式学习模型的输出 结果判断隧道内的隐蔽病害情况。 9.一种隧道隐蔽病害综合检测设备， 其特征在于， 所述隧道隐蔽病害综合检测设备包 括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行 的隧道隐蔽病害综合 检测程序， 所述隧道隐蔽病害综合检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任 一项所述的隧道隐蔽病害综合检测方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质上存储有隧道隐蔽病 害 综合检测程序， 所述隧道隐蔽病害综合检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任 一项所述的隧道隐蔽病害综合检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545074 A 3