摘要
本发明公开一种基于大模型推理的路基缺陷稀疏样本智能检测方法,包括:S1,采集并处理路基内部震动场数据,以构建训练数据集;S2,建立、训练、部署及推理多尺度路基缺陷检测网络;S3,基于所述多尺度路基缺陷检测网络进行路基缺陷系数样本智能检测。还公开了对应的系统、电子设备及计算机可读存储介质,以解决路基缺陷在稀疏样本环境下的识别难题。该方法和系统利用分布式传感器网络,结合行驶车辆的震动激励信号,在不影响公路正常通行的情况下,实现对路基缺陷的精准检测,提高检测效率和实时性。
技术关键词
智能检测方法
特征提取网络
文本编码器
震动传感器阵列
交叉注意力机制
图像编码器
样本
多尺度特征提取
数据
文本特征向量
前馈神经网络
路基缺陷识别
分布式传感器网络
线性