基于深度学习和计算机视觉技术的智能化桥梁裂缝检测系统
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研究内容
智能化桥梁裂缝检测技术
基于深度学习和计算机视觉技术,开发高精度的桥梁结构裂缝自动识别系统。系统识别精度达到95%以上,可实现毫米级裂缝的准确检测,为桥梁健康监测提供智能化工具。
三维激光扫描与数字孪生建模
基于激光点云数据的桥梁结构精细化逆向建模技术,通过点云处理算法构建高精度桥梁三维模型。结合有限元分析建立桥梁数字孪生体,应用于既有桥梁的精确测量、健康诊断和加固设计。
桥梁监测数据智能分析与预警
建立桥梁健康监测时序数据的智能处理与预测框架,开发数据清洗与重构算法。实现对结构响应的准确预测,通过异常检测算法提前识别结构性能劣化趋势,为桥梁运营期的状态评估提供科学依据。
桥梁结构多目标优化设计方法
开发面向桥梁工程的多目标优化设计理论与方法,采用智能优化算法,建立高效的多目标优化求解框架。平均节约材料成本15%以上,同时保证结构可靠性。
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