一种基于深度学习的通信塔风险监测方法及系统

本申请涉及通信塔风险监测技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的通信塔风险监测方法及系统。该方法包括：获取结构性静态参数集，根据结构性静态参数集，确定结构特征信息集；获取环境因素信息集，分析环境因素信息集，确定动态变化特征信息集；根据结构特征信息集和动态变化特征信息集，对结构特征信息集和动态变化特征信息集进行融合分析，构建倾斜风险预测模型；根据倾斜风险预测模型，确定并输出倾斜风险变化信息。本申请实现对铁路通信塔倾斜风险的科学预测，并将对应倾斜风险变化信息提供给铁路通信塔维护人员，有效避免了维护工作滞后性带来的铁路通信塔倾斜风险的短时快速递进，有力保障铁路通信塔倾斜风险能够被及时消除。