[发明专利]一种用于隧道规划的勘测方法

权利要求书

1.一种用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，包括：

获取勘测区域及指定邻近区域的历史勘测数据，并根据所述历史勘测数据创建初始隧道规划模型；

根据预设的多个勘测点，获取实时勘测数据，并输入预训练的多个识别模型获取对应的识别结果；其中实时勘测数据至少包括露头图像、测井数据、钻井数据；

根据所述识别结果对所述初始隧道规划模型进行校正，输出隧道规划方案。

2.根据权利要求1所述的用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，所述历史勘测数据至少包括：报告文档、测试记录。

3.根据权利要求1所述的用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，创建所述初始隧道规划模型的步骤至少包括：

通过关键字匹配获取所述历史勘测数据中的关键信息；其中，所述关键信息至少包括：岩层结构、岩土物理学性质、含水层分布、断层分布；

将所述关键信息输入预先训练的预测模型，预测所述勘测区域的关键信息；

根据所述勘测区域的关键信息，通过预设规则获取所述初始规划模型。

4.根据权利要求3所述的用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，训练所述预测模型的方法包括以下至少之一：深度神经网络、循环神经网络、人工神经网络。

5.根据权利要求3所述的用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，所述预设规则至少包括：根据基础设计规范设置参数阈值。

6.根据权利要求1所述的用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，所述多个识别模型至少包括断层识别模型、岩溶识别。

7.根据权利要求6所述的用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，训练所述断层识别模型的步骤至少包括：

将其他已建成隧道勘测区域的露头图像作为样本图像构建训练样本集；

从所述训练样本集中选出指定数量的样本图像进行岩层标注，构建训练目标集；

根据所述训练样本集和所述训练目标集采用神经网络算法训练所述断层识别模型。

8.根据权利要求7所述的用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，所述神经网络算法包括以下至少之一：卷积神经网络、循环神经网络。

9.根据权利要求6所述的用于隧道规划的勘测方法，其特征在于，将所述露头图像输入所述断层识别模型，获取断层分布信息；

根据所述测井数据和/或钻井数据对断层分布信息进行修正。