CN119475037A 隧道排水管道堵塞情况监控与处理方法及系统 （重庆交通大学）

隧道排水管道堵塞情况监控与处理方法及本发明公开了隧道排水管道堵塞情况监控注意力机制和图神经网络对特征数据进行融合2使用多模态传感器阵列采集排水管道内部的光学图像数据、三对预处理后的原始特征数据集进行卷积神经网络、三维卷积使用自注意力机制动态调整各模态特征的权重，对池对校正判别结果数据进行初步判别、二次判别和最终决策，使用规则根据最终清理方案数据，使用机械臂执行清理任务，并通过多模态卷积神经网络对预处理后的光学图像特征数据和红外成像特征数据进行多层卷积和三维卷积神经网络对预处理后的三维点云特征数据进行体素化处理，长短时记忆网络对预处理后的超声波反射特征数据和气体成分特征数据进行时间序36.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述图神经网络对加权特征数据进行处使用全连接神经网络对优化多模态综合特征数据进行多层基于实时数据反馈，使用自适应学习算法对判别模型进行通过自学习机制，根据历史判别结果和实时数据反馈，使用基于初步判别结果数据进行二次数据采集和分析，使用判别模型进综合初步判别结果数据和二次判别结果数据，使用决策树或随机10.一种用于实施权利要求1_9任一所述隧道排水管道堵塞情况监控与处理方法的系数据预处理模块，用于对采集到的原始数据进行去噪和归一4实时数据反馈和自学习机制模块，用于根据实时数据反馈实时监控与反馈模块，用于通过多模态传感器对清5[0002]隧道排水管道堵塞情况监控与处理对于隧道排水系统的正常运行具有重要意况监控与处理方法及系统)在面对这些问题时存在的不足或缺陷主要体现在以下几个方6[0015]卷积神经网络对预处理后的光学图像特征数据和红外成像特征数据进行多层卷[0017]长短时记忆网络对预处理后的超声波反射特征数据和气体成分特征数据进行时7[0030]基于初步判别结果数据进行二次数据采集和分析，使用8[0055]在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、9[0061]使用多模态传感器阵列采集隧道排水管道内部的各种数据是本发明中的关键步[0063]激光雷达(LiDAR)用于获取三维点云数据。通过发射激光并测量反射回来的时间[0067]声波成像传感器用于生成声波图像数据。声波成像传感化处理通过将数据转换到一个标准范围内，使得不同类型的数据在相同尺度下进行处理。够更有效地发挥作用。[0078]卷积神经网络对预处理后的光学图像特征数据和红外成像特征数据进行多层卷[0080]长短时记忆网络对预处理后的超声波反射特征数据和气体成分特征数据进行时[0081]首先，卷积神经网络(CNN)对预处理后的光学图像特征数据和红外成像特征数据层卷积层则提取更为复杂的特征。池化操作(如最大池化和平均池化)通过降低数据的维而为后续的判别模型提供了更为精确和全面的融合和深度关联特征的提取，显著提升了系统对隧道排水管道堵塞情况的监控和处理能[0109]优化多模态综合特征数据是由前述步骤中经过自注意力机制和图神经网络处理[0110]判别模型使用全连接神经网络(FullyConnectedNeuralNetwork，FCNN)对优化[0122]综上所述，通过实时数据反馈和自学习机制对判别模型参数进行动态自适应校[0126]基于初步判别结果数据进行二次数据采集和分析，使用数据表明某种类型的堵塞物在某些条件下容易再次发生，系统可以调整判别模型的参数，[0141]通过这种执行与反馈机制，本发明不仅能够高效完成隧[0158]校正后的判别结果数据将进入决策模块。该模块包括规[0163]实时监控：在清理任务执行过程中，多模态传感器阵列(包括高分辨率光学摄像在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指[0172]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编