【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁维护管理，特别是涉及基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统。
技术介绍
1、当前，钢索桥梁的安全性依赖于定期的人工检测和新兴的自动化监测技术，如爬索机器人与传感器系统的应用，以识别结构损伤和性能衰退。然而，这些数据往往独立分析，缺乏综合评估与预测桥梁健康状态的能力，导致维护决策不够及时和精准。因此，开发一种能够整合多源数据、进行深度分析并自主提出维护建议的智能化平台显得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，解决现有技术中桥梁健康监测与维护决策分散、效率低下等问题，实现对钢索桥梁的全面监测、智能评估及维护策略推荐，提高桥梁维护的效率与准确性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，包括：数据采集模块、深度学习分析模块、智能决策支持模块、质量控制与反馈优化模块；
4、所述数据采集模块，用于采集目标桥梁的实时监测数据以及当前...
【技术保护点】
1.基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，其特征在于，包括：数据采集模块、深度学习分析模块、智能决策支持模块、质量控制与反馈优化模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：当前数据采集单元、数据处理和融合单元；
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，其特征在于，所述传感器实时监测数据包括温度、湿度、拉索拉力、各类结构应力、振动、挠度、腐蚀程度；所述视频图像数据包括车流量监控摄像头、爬索机器人以及灵活检测工具采集到的图像及视频数据；所述当前检测报...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，其特征在于，包括：数据采集模块、深度学习分析模块、智能决策支持模块、质量控制与反馈优化模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：当前数据采集单元、数据处理和融合单元；
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，其特征在于，所述传感器实时监测数据包括温度、湿度、拉索拉力、各类结构应力、振动、挠度、腐蚀程度；所述视频图像数据包括车流量监控摄像头、爬索机器人以及灵活检测工具采集到的图像及视频数据；所述当前检测报告和维护策略的文件数据包括人为处理、确认后的检测报告、维护应对策略文档。
4.根据权利要求2所述的基于深度学习的桥梁健康维护智能决策平台系统，...
【专利技术属性】
技术研发人员：何万贤，王晓琳，卢迪，甘弟，农博文，周羁，时慧恩，
申请(专利权)人：广西科学院，
类型：发明
国别省市：
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