一种基于深度学习和边云协同的道桥隧灾害智能分析系统和装置
申请号:CN202510082052
申请日期:2025-01-20
公开号:CN119494545B
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于深度学习和边云协同的道桥隧灾害智能分析系统和装置,包括收集道桥隧结构的历史监测数据以形成结构健康数据库,数据包括应力应变、环境温湿度与风速以及图像视频数据。系统对道桥隧结构进行区域划分,识别不同区域的灾害风险影响因素,如地理位置、地形、环境等。基于这些因素,系统预测道桥隧结构的灾害风险,得到参考目标,并通过分析相同类型的历史结构信息,确定灾害风险预测等级。本发明可以准确预测道桥隧结构的灾害风险,提高灾害预警的效率和准确性,保障交通基础设施的安全性和可靠性。
技术关键词
深度学习聚类
历史监测数据
初始聚类中心
灾害风险评估
结构设计参数
智能分析系统
样本
深度学习算法
智能分析装置
深度学习优化
温湿度
标准化方法
风速
交通
数据采集模块
视频