【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及施工预测领域，尤其涉及一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法。
技术介绍
1、桥梁是一种重要的建筑物，它通常架设在江河湖海上，使车辆、行人等能够顺利通行。
2、特大型桥梁是桥梁中的一种重要类型，具有极高的跨度和承载能力。通常，特大型桥梁用于连接两个非常重要的地区，如大陆和岛屿之间。这类桥梁的设计和建设需要最高的技术水平和最多的资金投入。
3、根据不同的规范，特大型桥梁的定义可能略有不同。例如，按照公路桥规范，多孔跨径总长大于1000米，单孔(标准)跨径大于150米的桥梁被称为特大桥。而按照铁路桥规范，桥梁长度大于500米的则称为特大桥。总的来说，特大型桥梁的跨度和承载能力极大，以满足对大型交通流量的需求。
4、由于特大型桥梁的施工周期长，施工难度大，所以需要对施工进度进行预测，这样才能更好地规划以及优化施工工艺，然而在现有技术中，无法可靠地对桥梁的施工进度进行识别和预测。
5、为此，本专利技术提出一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，所述S1步骤中，其具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，所述S12步骤中，确定施工速度的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，所述S132步骤中，时间周期可以为周、天或小时。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，所述S2步骤中，...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，所述s1步骤中，其具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，所述s12步骤中，确定施工速度的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，所述s132步骤中，时间周期可以为周、天或小时。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征在于，所述s2步骤中，传感器模块包括图像传感器、温度传感器、湿度传感器、雨量传感器和风速风向传感器。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习特大型桥梁进度识别方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王翔宇，汪军，孙浚博，赵宏宇，王雨飞，王迪，
申请(专利权)人：浙江宇慧智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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