基于SuperGlue图神经网络改进的形变监测系统及方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于SuperGlue图神经网络改进的形变监测系统及方法
申请号:CN202410791366
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118857126A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于SuperGlue图神经网络改进的形变监测系统及方法,具体涉及形变监测领域,包括形变数据采集模块、数据处理模块、特征提取模块、数据算法匹配模块、形变分析模块、报告生成模块;本发明通过将采集到的数据传输至数据处理模块,数据处理模块接收并清洗、标准化数据,然后将处理后的数据传输至特征提取模块;特征提取模块接收数据后,利用图神经网络对数据进行特征提取;进一步的,数据算法匹配模块使用SuperGlue算法匹配不同时间点收集的形变数据,识别出相对应的特征点;通过形变分析模块对匹配后的形变数据进行深入分析;最后,基于形变分析的结果,系统自动生成详细的监测报告,并将报告发送至控制端,由专业人员进行分析。
技术关键词
形变监测系统 光纤传感器 数据处理模块 特征提取模块 倾角传感器 时间序列模型 报告 特征点 监测点 桥梁 数据采集模块 匹配模块 节点特征 分析模块 算法 采集设备 形变监测方法 数据监测系统