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申请/专利权人：中交四航局第一工程有限公司;中交第四航务工程局有限公司

摘要：本发明提供了复杂多边界条件采空区路基注浆加固施工监测及预警方法，包括监测点位的安装、监测数据的获取、图像监测照片的分析、地面位移监测数据的分析和综合分析，具有更好的安全性和全面性，可广泛的应用于路基施工监测领域。

主权项：1.复杂多边界条件采空区路基注浆加固施工监测及预警方法，其特征在于，所述的复杂多边界条件采空区路基注浆加固施工监测及预警方法的步骤为：1监测点位的安装；所述监测点位的安装，包括地面位移监测点位的安装和图像监测点位的安装，所述地面位移监测点位为m个，所述图像监测点位为n个，所述图像监测点位由固定在安全位置的高清摄像头组成，所述地面位移监测点位布置在采空区边缘；2监测数据的获取；所述监测数据的获取，包括地面位移监测数据的获取和图像监测照片的获取，所述地面位移监测数据基于所述地面位移监测点位按照一定时间间隔获得，所述图像监测照片基于所述图像监测点位按照一定时间间隔拍照获得；所述监测数据的获取，包括在所述采空区路基注浆工作开始时同步开启监测数据的获取工作；3图像监测照片的分析；所述图像监测照片的分析，包括对所述获得的图像监测照片采用光流法分析获得特征点位移预测值，所述采用光流法分析获得特征点位移的步骤为：a照片预处理，对所属获得的图像监测照片进行预处理，所述预处理的方法为去噪、增强对比度和对齐图像，b光流计算，采用卢卡斯-卡纳德光流算法，在图像中选择好明显的特征点，计算所述图像监测照片的按照获取时间的相邻照片的光流，获得特征点的位移向量，c记录每个特征点在不用时间点的位移数据，生成位移时间序列；d根据所述获得的位移时间序列采用循环神经网络RNN构建预测模型获得下一个时间间隔的特征点位移预测值；4地面位移监测数据的分析；所述地面位移监测数据的分析，包括对所述地面位移监测数据采用长短期记忆神经网络构建预测模型获得地面位移监测数据预测值，所述获得地面位移监测数据预测值方法的步骤为：a整理所述位移数据，进行缺失值查补，b数据进行归一化处理，c构建长短期记忆神经网络预测模型，d使用所述位移数据对所述预测模型进行模型训练和模型测试，最终获得最终预测模型，e根据所述预测模型获得所述地面位移监测数据预测值；5综合分析；所述综合分析，包括根据所述采空区的地形地质实际情况制定特征点位移预警标准和地面位移监测数据预警标准，当所述特征点位移预测值达到所述特征点位移预警标准或所述地面位移监测数据预测值达到所述地面位移监测数据预警标准，则发出预警。

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