基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统

本发明为基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统，所述清洗方法使用基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型对桥梁路面的数据库中的数据进行训练，具体步骤是：步骤一、利用携带着高清摄像头的无人机对桥梁的路面进行拍摄，拍摄的图像分为三类：桥梁的桥面、除桥面结构以外的桥梁其他结构、非桥梁结构；以所拍摄的所有图像组建桥梁路面的数据库；步骤二、构建基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型，采用Resnet和Transformer模型的框架；步骤三、利用步骤一构建的数据库训练模型，以训练好的模型用于桥面数据的清洗分类。在Resnet结构和Transformer中加入了具有乘法和激活函数的MultKAN模块，能够解决传统数据处理方法对桥梁路面的数据清洗分类不准确，时效性差以及工作量巨大的问题。