一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法技术

发明专利技术提供一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法。该方法收集大量的桥梁结构图像和相关数据，并进行预处理，包括图像增强和特征提取等操作。然后，提出一种基于YOLOv5s的桥梁结构目标检测算法MNCN‑YOLOv5s，利用MobileNetV3‑Small轻量级网络代替YOLOv5s原有的特征提取骨干网络，以提高算法的检测速度。并基于ConvNeXt网络的ConvNeXt‑Block模块设计更高效的CNeB，取代YOLOv5s原有的特征融合模块，提高了特征信息的空间交互能力，进一步降低了模型的复杂度。该方法可广泛应用于桥梁工程领域，对于桥梁结构的分类、评估和维护具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及桥梁，特别涉及一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法。

技术介绍

1、桥梁是重要的基础设施之一，其结构形式和特征多样，包括不同类型的梁、拱桥、悬索桥等。传统的桥梁分类方法通常依赖于人工经验和专业知识，对于复杂的桥梁结构分类存在一定的挑战。传统的桥梁分类通常需要人工参与，耗费大量的时间和资源。

2、近年来，随着大数据和传感技术的快速发展，桥梁结构获取的数据规模和多样性不断增加。基于机器学习的桥梁分类可以有效地利用这些数据，实现更准确和智能的分类和评估。机器学习技术能够自动从大量数据中学习和提取特征，实现对桥梁结构的快速分类和识别，提高分类的准确性和效率。同时，桥梁的结构健康和安全性是至关重要的，通过基于机器学习的桥梁分类，可以实现对桥梁结构的全面监测和评估，提前发现潜在问题和结构缺陷，为维护和修复决策提供准确的数据支持。然而，现有基于机器学习的桥梁分类技术仍存在较多缺陷：

3、1.数据需求和标注困难；

4、2.针对特定数据集的泛化性能差；

5、3.解释性和可解释性：某些机器学习算法，难以解释其决本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于，步骤1)具体包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于：步骤1.1)中，利用拍摄设备采集图像数据或使用公开的桥梁图像集。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于，步骤2)具体包括以下子步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于：步骤3)将训练集中的图像数据输入到...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于，步骤1)具体包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于：步骤1.1)中，利用拍摄设备采集图像数据或使用公开的桥梁图像集。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于，步骤2)具体包括以下子步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于：步骤3)将训练集中的图像数据输入到模型中，并计算损失函数来更新模型的权重；通过迭代的方式，反复进行前向传播、反向传播和参数优化的过程；将训练后得到的关于桥梁结构模型权重，作为检测桥梁结构的最优模型权重。

6.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的桥梁结构分类与评估方法，其特征在于：步骤4)中，桥梁结构分类与评估mncn-yolov5s模型输出每个检测框内的桥梁结构类别及其置信度；步骤4)...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍洲，吕昱呈，王煜，齐宏拓，马玉锰，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：