【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及橋梁檢測領域，具體涉及一種基于3d高斯散射的橋梁結構檢測方法及系統。
技術介紹
1、橋梁作為現代交通基礎設施的重要組成部分，其結構安全性和可靠性直接關系到交通運輸的安全與效率。隨著城市化進程的加速和交通運輸量的不斷增加，橋梁結構面臨著日益復雜的使用環境和更高的安全要求。傳統的橋梁檢測方法主要依賴于人工巡檢、簡單的傳感器布設以及有限的圖像處理技術。這些方法雖然在一定程度上能夠提供橋梁結構的健康狀態信息，但存在諸多局限性，例如檢測精度低、效率差、受環境因素干擾大以及難以實現動態監測等問題。
2、近年來，隨著3d高斯散射技術、深度學習、動態數據融合以及增強現實（ar）技術的發展，為橋梁檢測提供了新的技術手段。3d高斯散射技術能夠對橋梁結構的散射特性進行高精度建模，深度學習算法能夠有效處理復雜的散射數據，動態數據融合技術能夠補償環境因素對檢測結果的干擾，而增強現實技術則能夠直觀展示橋梁結構的健康狀態。
3、然而，現有技術中尚未有將這些先進技術深度融合，形成一個高效、智能且動態優化的橋梁檢測系統。現有的檢測方法多為單一技術的應用，缺乏系統性和協同性，難以滿足現代橋梁結構復雜性和高精度檢測的需求。例如，專利號為cn118332655a的現有技術提出了一種道路橋梁檢測方法，通過有限元模擬和無損檢測技術獲取道路橋梁應力分布圖像，并結合多模態卷積神經網絡（cnn-lstm）融合模型進行特征提取和應力分析。盡管該方法在一定程度上提高了檢測精度，但其依賴于復雜的有限元模擬和多種無損檢測技術，數據處理量大，且難以適
4、此外，現有技術中對橋梁結構健康狀態的評估多為定性分析，缺乏定量的嚴重程度評估和針對性的維護建議。在實際應用中，橋梁結構的健康狀態受到多種環境因素的影響，如溫度、濕度、風速和振動等。這些環境因素不僅會影響檢測數據的準確性，還可能導致誤判或漏判。因此，如何在復雜環境下實現高精度、動態監測和智能評估，是當前橋梁檢測領域亟待解決的技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于3d高斯散射的橋梁結構檢測方法及系統，以現有技術中橋梁檢測精度低、受環境因素干擾大以及難以實現動態監測和智能評估的問題。
2、為實現上述目的，采用如下技術方案。
3、一種基于3d高斯散射的橋梁結構檢測方法，包括，
4、s1、同時采集橋梁結構的3d高斯散射數據和環境傳感器數據；
5、s2、基于預先訓練的深度學習模型，將采集到的3d高斯散射數據與環境傳感器數據進行動態融合；根據環境傳感器數據實時調整3d高斯散射數據的權重，補償環境因素對散射數據的影響，得到融合后的綜合數據集；
6、s3、利用3d高斯函數對融合后的綜合數據集進行建模，生成高斯輻射場模型；
7、s4、對橋梁結構的健康狀況進行智能檢測，得到檢測結果，識別潛在損傷并提供維護建議。
8、可選的，還包括，s5、利用增強現實技術對高斯輻射場模型進行實時可視化，生成橋梁結構的三維重建模型，并將三維重建模型與實際橋梁結構進行疊加顯示；在可視化界面中，通過顏色編碼或動態標注的方式直觀顯示橋梁結構的健康狀態。
9、可選的，在3d高斯函數對融合后的綜合數據集進行建模的過程中，還包括以下步驟，
10、s31、通過深度學習算法對高斯輻射場模型的參數進行自適應優化；優化過程中，引入閉環反饋機制，將接收的檢測結果反饋至建模過程，動態調整3d高斯函數的參數。
11、可選的，所述3d高斯散射數據包括表面散射數據、內部結構散射數據和環境散射數據；所述環境傳感器數據包括溫度、濕度、風速和振動數據。
12、可選的，步驟s2具體包括以下步驟，
13、利用預先訓練的深度學習模型對采集到的3d高斯散射數據和環境傳感器數據進行特征提取，同時識別環境因素對散射數據的影響模式；生成包含高斯散射特征和環境影響模式的特征向量集合；
14、根據識別的環境影響模式，動態計算每個數據點的權重，所述權重計算公式為：其中，wi為第i個數據點的權重，fi為環境特征向量的第i個分量，α和β為深度學習模型參數，通過訓練得到；權重計算過程中，引入自適應調整機制，根據環境因素的變化動態調整參數α和β；
15、獲得每個數據點對應的動態權重值，用于實時補償環境因素對散射數據的影響；
16、將提取的3d高斯散射數據與環境傳感器數據按計算的動態權重進行加權融合，生成融合后的綜合數據集。
17、可選的，所述通過深度學習算法對高斯輻射場模型的參數進行自適應優化的步驟包括：
18、s311、基于預設的初始條件，為3d高斯函數設置初始參數，包括位置、協方差矩陣、顏色和透明度，得到高斯輻射場模型的初始參數集合；
19、s312、利用深度學習算法對高斯輻射場模型的參數進行優化，優化過程中，根據融合后的綜合數據集，調整高斯函數的參數，最小化建模與實際檢測數據之間的誤差，生成優化后的高斯輻射場模型參數集合；
20、s313、接收檢測結果，將檢測結果反饋至高斯輻射場模型建模過程；根據檢測結果，動態調整優化后的高斯輻射場模型參數集合，用于提高模型對潛在損傷區域的敏感度；生成經過反饋調整后的高斯輻射場模型參數集合。
21、可選的，步驟s4的具體步驟包括，
22、對生成的高斯輻射場模型數據進行預處理，提取與橋梁結構健康狀態相關的特征向量，所述特征向量包括散射強度、分布模式、位置信息和環境影響因子；對提取的特征向量進行進一步提取和編碼，生成高維特征向量；
23、將提取的高維特征向量輸入到預訓練的機器分類模型中，進行健康狀態分類，輸出橋梁結構的健康狀態分類結果，包括正常、輕微損傷、中度損傷和嚴重損傷四個等級；
24、利用置信度評分機制，對每個分類結果進行置信度評估，篩選出置信度低于預設閾值的區域，標記為待進一步分析區域；
25、對標記的待進一步分析區域，進行損傷區域的識別和特征增強，輸出損傷區域的精確位置和形狀，并生成增強后的損傷特征向量；
26、利用特征增強后的損傷特征向量，結合環境傳感器數據，對損傷區域進行多維度特征分析，提取損傷區域的擴展趨勢、深度和面積特征，生成損傷區域的嚴重程度量化評估報告，并提供不確定性分析結果；
27、將健康狀態分類結果、損傷區域的嚴重程度量化評估報告以及不確定性分析結果整合作為檢測結果；
28、根據檢測結果，生成針對性的維護建議；所述維護建議包括修復優先級、修復方法和預計修復時間；
29、利用預設的規則引擎，結合損傷類型和嚴重程度，調用相應的維護策略庫；同時，引入動態優化機制，根據實時檢測結果動態調整維護策略，優化維護建議。
30、可選的，步驟s313中的根據檢測結果，動態調整優化后的高斯輻射場模型參數集合具體步驟包括：
31、對接收的檢測結果進本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，包括，
2.根據權利要求1所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，還包括，S5、利用增強現實技術對高斯輻射場模型進行實時可視化，生成橋梁結構的三維重建模型，并將三維重建模型與實際橋梁結構進行疊加顯示；在可視化界面中，通過顏色編碼或動態標注的方式直觀顯示橋梁結構的健康狀態。
3.根據權利要求1所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，在3D高斯函數對融合后的綜合數據集進行建模的過程中，還包括以下步驟，
4.根據權利要求1所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，所述3D高斯散射數據包括表面散射數據、內部結構散射數據和環境散射數據；所述環境傳感器數據包括溫度、濕度、風速和振動數據。
5.根據權利要求1所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，步驟S2具體包括以下步驟，
6.根據權利要求3所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，所述通過深度學習算法對高斯輻射場模型的參數進行自適應優化的步驟
7.根據權利要求1所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，步驟S4的具體步驟包括，
8.根據權利要求6所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，步驟S313中的根據檢測結果，動態調整優化后的高斯輻射場模型參數集合的具體步驟包括：
9.一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測系統，基于權利要求1-8任一項所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，包括，
10.根據權利要求9所述的一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測系統，其特征在于，
...【技術特征摘要】
1.一種基于3d高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，包括，
2.根據權利要求1所述的一種基于3d高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，還包括，s5、利用增強現實技術對高斯輻射場模型進行實時可視化，生成橋梁結構的三維重建模型，并將三維重建模型與實際橋梁結構進行疊加顯示；在可視化界面中，通過顏色編碼或動態標注的方式直觀顯示橋梁結構的健康狀態。
3.根據權利要求1所述的一種基于3d高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，在3d高斯函數對融合后的綜合數據集進行建模的過程中，還包括以下步驟，
4.根據權利要求1所述的一種基于3d高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，所述3d高斯散射數據包括表面散射數據、內部結構散射數據和環境散射數據；所述環境傳感器數據包括溫度、濕度、風速和振動數據。
5.根據權利要求1所述的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周海成，彭玖良，楊麗萍，左志國，趙華龍，耿美薇，趙曉輝，趙暉，李昂，程小玲，林紅星，翟碩，楊娜，陳楠，周傲寒，申海濤，李航，張賓杰，劉志強，賈文虎，孫字宇，馮靈璞，賈琦琦，宋金偉，
申請(專利權)人：河北道橋工程檢測有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。