技術(shù)特征：

1.一種基于振動與視覺數(shù)據(jù)多模態(tài)融合的巖體異常檢測方法，其特征在于，包括下列步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的基于振動與視覺數(shù)據(jù)多模態(tài)融合的巖體異常檢測方法，其特征在于，

3.如權(quán)利要求2所述的基于振動與視覺數(shù)據(jù)多模態(tài)融合的巖體異常檢測方法，其特征在于，

4.如權(quán)利要求3所述的基于振動與視覺數(shù)據(jù)多模態(tài)融合的巖體異常檢測方法，其特征在于，

5.如權(quán)利要求4所述的基于振動與視覺數(shù)據(jù)多模態(tài)融合的巖體異常檢測方法，其特征在于，

6.如權(quán)利要求5所述的基于振動與視覺數(shù)據(jù)多模態(tài)融合的巖體異常檢測方法，其特征在于，

7.如權(quán)利要求6所述的基于振動與視覺數(shù)據(jù)多模態(tài)融合的巖體異常檢測方法，其特征在于，

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及地質(zhì)勘察與測量技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于振動與視覺數(shù)據(jù)多模態(tài)融合的巖體異常檢測方法，首先分別采集振動數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，再通過深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取與融合，具體使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的組合模型提取振動數(shù)據(jù)的時(shí)序特征和頻率信息，通過Swin?T模型提取圖像數(shù)據(jù)的空間特征，然后使用共享Transformer編碼器與交叉注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)對齊和融合，再將融合后的特征輸入異常檢測模塊進(jìn)行訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，最后將訓(xùn)練好的模型部署到邊緣設(shè)備上用于巖體的異常檢測。本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，在各類復(fù)雜環(huán)境下準(zhǔn)確識別異常，從而減少誤報(bào)和漏報(bào)的概率，同時(shí)結(jié)合邊緣計(jì)算架構(gòu)還便于現(xiàn)場部署和實(shí)時(shí)監(jiān)測，適應(yīng)多種應(yīng)用場景。

技術(shù)研發(fā)人員：楊勇,陳立川,包琴,張衡,廖云平,康燕飛,陳斌,李輝,徐洪,張俊杰,閆奇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：重慶華地資環(huán)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/6/30