摘要
本发明提供了一种高效裂缝检测与智能风险评估系统,属于结构健康监测技术领域,特别适用于建筑、桥梁、隧道及工业设备中的裂缝检测。该系统通过多模态传感器融合技术,结合光学成像传感器、激光扫描传感器和超声波传感器,实现对裂缝表面和内部的全面检测。系统包括数据采集单元、数据处理单元、多模态数据融合模块、三维建模模块以及智能决策支持模块。通过自适应学习算法和深度学习技术,系统能够动态优化检测模型,提供高精度的检测结果。同时,系统支持裂缝的三维重建和可视化展示,并通过智能决策支持模块对裂缝风险进行实时评估,自动生成健康评估报告并发出预警。与传统人工检测相比,本系统大大提高了检测的全面性、自动化程度和效率,适用于各种复杂场景下的结构健康监测。
技术关键词
智能风险评估系统
光学成像传感器
智能决策支持
多模态传感器
激光扫描传感器
多模态数据融合
数据采集单元
超声波传感器
检测裂缝
三维模型
数据处理单元
智能风险评估方法
深度学习算法
模块
裂缝特征
结构健康监测技术
生成结构
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盲区预警装置
多模态传感器
智能车载
车载系统
环境识别信息
智能决策支持系统
设备健康评估
深度学习模型
设备剩余使用寿命
数据采集模块
数字孪生技术
智能测量方法
数据融合算法
机器学习技术
风险
液冷控制方法
服务器机柜
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模型构建方法
多智能体强化学习技术
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