摘要
本发明公开了一种高心墙堆石坝坝顶裂缝的早期识别方法和系统,该方法包括以下步骤:通过时空索引结构标记InSAR数据、无人机倾斜摄影数据和三维激光扫描数据,采用动态多维阈值系统进行异常值清洗,通过分段自适应标准化处理单元和时空配准单元处理得到配准数据集;利用概率张量分解提取局部特征,结合图谱熵计算构建全局特征矩阵,通过多维概率组合得到融合特征集;基于层次化稀疏表示构建多层级预警指标,采用概率迁移矩阵识别临界状态,通过自适应阈值网络和概率组合判别确定预警等级;采用组合验证矩阵进行多维验证,通过多目标优化网络和增量学习矩阵实现系统优化与更新。本方法提高了裂缝早期识别的准确性和可靠性。
技术关键词
高心墙堆石坝
早期识别方法
指标
三维激光扫描数据
统计特征
验证特征
融合特征
无人机倾斜摄影
数据分布特征
索引
标记
转移概率矩阵
马尔可夫随机场模型
分析单元
参数
密度峰值聚类算法
概率密度函数
张量奇异值分解
系统为您推荐了相关专利信息
元器件
训练集数据
场景
训练推荐模型
随机森林模型
设备状态数据
奶粉生产线
智能监控方法
项目
节点
故障类别
传动系统齿轮
面向流式数据
关键故障特征
故障诊断系统
任务调度模型
环境状态信息
多云环境
资源分配
深度神经网络模型
中间层
统计特征
大语言模型
数据处理单元
光学字符识别