一种基于深度学习的隧道环境安全风险评估方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的隧道环境安全风险评估方法及系统，包括：获取隧道的多源数据，若满足预设条件则获取环境数据；对图像数据进行特征提取，得到损伤特征向量；将环境数据和损伤特征向量输入预测模型，以输出损伤传播风险指数；基于应力分布数据计算得到隧道的结构稳定系数，并将损伤传播风险指数、结构稳定系数以及环境数据输入风险评估模型，以根据环境数据生成损伤传播风险指数的第一影响权重和结构稳定系数的第二影响权重，并基于第一影响权重和第二影响权重分别对损伤传播风险指数和结构稳定系数进行融合，得到隧道的环境安全风险评估结果，因此，通过实施本发明，能够提高对隧道坍塌风险的准确评估。