近日，由公司自主研发的“一种基于机器学习的微波雷达与图形视觉数据融合方法”获得国家发明专利授权，为工程施工安全与质量管控提供了全新的技术支撑。

在基坑支护工程中，结构物的位移与变形监测是保障施工安全的关键环节。传统监测中，微波雷达技术虽能探测地下深埋结构的变形信息，但易受地下介质和工程干扰影响。计算机视觉技术可实现地表结构高精度测量，却受视野、光照等因素限制。单一监测手段难以满足复杂工程的全方位监测需求。

为解决行业难题，技术团队反复研究试验，找到把微波雷达和计算机视觉技术结合起来的新办法。同时收集微波雷达捕捉的信号变化和计算机视觉获取的位移数据，用差分法找到两类数据的关联。再通过小波分析技术针对融合后的数据分析规律、提取关键特征。最后借助支持向量回归（SVR）机器学习模型，准确预测基坑支护结构的变形情况，一旦出现异常就及时提醒。

新方法相较于传统监测方法具有显著优势。一是结合微波雷达0.1毫米的轴向测量精度与计算机视觉1毫米的二维测量精度，监测精度实现质的飞跃。二是支持实时监测与自动化处理，及时反馈工程变形动态，采用非接触式监测模式，无需破坏工程结构。三是可广泛应用于桥梁、隧道、地铁、建筑等多个领域的结构监测，具有广阔的应用前景和实用价值。