基于卷积神经网络和机器视觉传感器的隧道变形检测方法

本发明涉及隧道工程安全监测领域，具体涉及基于卷积神经网络和机器视觉传感器的隧道变形检测方法，包括：通过设置在隧道中的机器视觉传感器采集环向变形数据、纵向变形数据和横断面位移倾斜角数据；应用卷积神经网络对环向变形数据和纵向变形数据进行预处理；将横断面位移倾斜角数据转换为离散化的矩阵数据并基于微分几何理论进行可视化处理；构建隧道变形监测模型并进行模拟测算；通过比较模拟测算结果与实际采集的数据确定隧道变形速度，本发明将微分几何理论与卷积神经网络深度融合，将隧道横断面视为嵌入三维欧氏空间的二维黎曼流形，精确描述复杂曲面的变形特性，实现了隧道变形的全方位、高精度监测和预测。