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