摘要
本发明公开了基于行车动载频率的自适应采集识别分类方法,涉及交通运输工程技术领域,包括以下步骤:通过集成在设备中的多个高灵敏度传感器实时采集行车过程中产生的振动和加速度信号。本发明通过集成化设计和自适应采集、识别与分类方法,本发明显著提高了交通基础设施动态荷载监测的精准性与高效性。设备自动调整采样频率以适应不同交通工具,避免数据不准确或冗余,同时通过人工智能算法智能分类信号,生成可视化图像,为基础设施设计和维护提供可靠支持。系统实现了智能化和自动化监测,减少人工干预,提升数据处理速度和准确性,并基于大数据预测分析,帮助交通管理部门进行科学决策,有效避免基础设施损伤和事故发生。
技术关键词
识别分类方法
识别交通工具
高灵敏度传感器
信号特征
数据处理方式
频率
无线传输模块
高维特征向量
交通运输工程技术
深度学习算法
加速度
深度学习模型
保证数据精度
外部设备
频谱分析方法
信号随时间
人工智能算法
增益放大器
系统为您推荐了相关专利信息
编码特征
状态监测方法
智能睡眠
波形
睡眠状态识别
刀具磨损状态
干扰信号特征
切削力
随机森林模型
滑动平均值
射频发射模块
高速信号处理模块
信号预处理模块
压电扭矩传感器
射频接收模块
调制信号识别方法
连续小波变换
神经网络架构
构建卷积神经网络
算法模型