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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利隧道掌子面地质特征的双模态三层多尺度多任务融合智能判识方法及系统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：CN120913053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510762618.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权隧道掌子面地质特征的双模态三层多尺度多任务融合智能判识方法及系统是由童建军;苗兴旺;张晔;叶沛;王明年;向露露;黄何设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本隧道掌子面地质特征的双模态三层多尺度多任务融合智能判识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于隧道工程领域，具体公开了隧道掌子面地质特征的双模态三层多尺度多任务融合智能判识方法及系统，方法包括：对隧道现场爆破完成后的掌子面进行图像采集；收集整理施工现场数据，包括原始随钻参数及对应掌子面的地质素描信息；对原始随钻参数进行整合与清洗，结合掌子面图像与地质素描中提取的地质特征信息，构建多模态数据集；基于多模态数据集，构建多模态数据融合的围岩级别智能判识模型并进行智能判识。本发明通过融合掌子面图像和随钻参数的多维信息，实现了掌子面地质特征智能判识，显著提升了地质特征识别的准确性和鲁棒性，优化了施工过程中的地层判断和爆破参数调整，有效推动了隧道施工智能化发展。

本发明授权隧道掌子面地质特征的双模态三层多尺度多任务融合智能判识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种隧道掌子面地质特征的双模态三层多尺度多任务融合智能判识方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对隧道现场爆破完成后的掌子面进行图像采集； S2、收集整理施工现场数据，包括原始随钻参数及对应掌子面的地质素描信息； S3、对原始随钻参数进行整合与清洗，结合掌子面图像与地质素描中提取的地质特征信息，构建多模态数据集； S4、基于多模态数据集，构建多模态数据融合的围岩级别智能判识模型，并对掌子面围岩级别进行智能判识；所述围岩级别智能判识模型为三层跨模态注意力金字塔结构的多模态融合判识模型，具体包括： 1底层-GeoDeformNet网络，用于关注图像中岩性纹理突变区域及随钻参数突变区域的局部特征；该网络通过跨模态注意力机制将图像像素与对应炮孔的随钻参数进行融合，重点关注岩性纹理突变区域和参数剧变点，结合可变形卷积提取不规则纹理特征，并利用像素与炮孔坐标映射实现细粒度对齐； 2中层-GeoPyramidGAT网络，用于提取图像中节理分布走势及随钻参数的局部变化趋势的区域特征；采用超像素分割算法将图像划分为多个地质结构面区域，提取各区域的纹理特征及其覆盖炮孔的随钻参数统计量，构建区域级图结构，该结构输入图注意力网络GAT，用于学习区域间的结构与语义关系，捕捉中层尺度的融合特征； 3顶层-GeoAugmentedVisionMamba网络，即GAV-Mamba网络，用于捕捉图像整体稳定性特征及随钻参数中主要变量的全局分布特性；在visionmamba模型基础上对结构进行改进，将随钻参数映射为与图像尺寸一致的二维矩阵，并与图像特征图融合，构建全局融合输入； 上述三层特征经门控机制实现动态加权融合，根据不同地质条件动态调整各尺度信息权重，增强模型的适应性与鲁棒性，最终经由全连接层输出地质特征结果。

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