本申请提供一种智能锚具积水检测方法及系统，对包含桥梁锚具的锚具超声信号分布张量中的各个锚具超声信号矩阵进行表征向量抽取后，基于调试完成的分布信息强化组件，基于各个锚具超声信号矩阵分别对应的分布情况，进行分布信息强化，基于强化表征向量与对照表征向量之间的共性评估系数确定是否具有积水情况，最后生成锚具超声信号分布张量的锚具积水识别信息。因为各对照表征向量是从相同桥梁锚具的无积水超声信号数据中抽取获得的，与无积水表征向量进行共性评估系数对比，可以精确高效地确定各个锚具超声信号矩阵是否具有积水。同时，因为没有积水的样本较容易获取，帮助增加积水检测的泛化性，降低应用难度。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及但不限于数据处理、人工智能，尤其涉及一种智能锚具积水检测方法及系统。
技术介绍
1、随着桥梁建设的不断发展和使用时间的延长，桥梁锚具作为桥梁结构中的关键部件，其安全性和稳定性越来越受到关注。锚具内部可能出现的积水是影响其性能的重要因素之一，因此，对锚具进行定期的检测和维护至关重要。传统的检测方法往往依赖于人工巡检和目视检查，但这些方法不仅效率低下，而且难以发现一些隐蔽的积水情况。近年来，超声检测技术以其非破坏性、高精度和实时性等优点，在桥梁锚具检测中得到了广泛应用。通过超声信号可以获取锚具内部的结构和状态信息，为后续的故障诊断和预防性维护提供有力支持。然而，由于桥梁锚具结构的复杂性和超声信号本身的特性，直接从原始超声信号中提取有用的信息并进行准确的积水识别仍然是一个具有挑战性的任务。首先，不同位置不同结构的锚具，在积水时产生的超声信号较难趋同，其次，目前大多数锚具都设置有防积水装置，这使得实际上产生积水的锚具样本规模不大，但是为了调试一个泛化性强的神经网络模型，需要较多的学习样例，这为智能检测带来较大的应用障碍。
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【技术保护点】
1.一种智能锚具积水检测方法，其特征在于，应用于计算机系统，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于调试完成的分布信息强化组件，依据所述各锚具超声信号矩阵各自在所述锚具超声信号分布张量中的分布情况，分别对对应的矩阵表征向量进行分布信息强化操作，得到对应的包含分布情况的强化表征向量之前，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据各强化表征向量分别和事先部署的对照表征向量之间的共性评估系数，分别确定所述各锚具超声信号矩阵分别对应的积水情况预测系数之前，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种智能锚具积水检测方法，其特征在于，应用于计算机系统，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于调试完成的分布信息强化组件，依据所述各锚具超声信号矩阵各自在所述锚具超声信号分布张量中的分布情况，分别对对应的矩阵表征向量进行分布信息强化操作，得到对应的包含分布情况的强化表征向量之前，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据各强化表征向量分别和事先部署的对照表征向量之间的共性评估系数，分别确定所述各锚具超声信号矩阵分别对应的积水情况预测系数之前，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述基础表征矩阵，分别对多个锚具超声信号分布张量样例进行注释，得到对应的样例先验标记，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据调试完成的所述积水检测网络中的第一表征向量抽取组件，分别对所述各无积水超声信号数据进行表征向量抽取，并基于调试完成的所述积水检测网络中的分布信息强化组件对抽取获得的矩阵表征向量进行分布信息强化操作，得到对照表征向...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，刘万军，梁栋，沈兆坤，周丹，杨银华，胡媛媛，罗晶，
申请(专利权)人：贵州黔通工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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