一种基于机器学习的建筑裂缝监测系统及方法

本发明公开了一种基于机器学习的建筑裂缝监测系统及方法，包括下位机、云服务器与上位机，上位机其内部设置有机器学习模型、多模态特征融合、智能决策模块与服务管理模块。本发明通过机器学习模型对输入数据进行数据去噪与增强，确保裂缝图像的清晰度，通过卷积层、池化层和全连接层结构自动从图像中学习和提取特征，判断图像中是否存在裂缝，并对裂缝进行分类识别，搭建神经网络，建立建筑裂缝行为识别的学习模型，配合多模态特征融合将不同模态的图像数据与同时期的环境传感数据进行融合，捕捉各模态之间的互补信息，提升建筑裂缝识别的精度，并将定期采集的裂缝图像数据与环境传感数据构成时序数据，预测裂缝扩展速度。