基于多模态数据融合的建筑裂缝智能检测与预测方法

本申请涉及裂纹检测技术领域，尤其涉及一种基于多模态数据融合的建筑裂缝智能检测与预测方法，包括：构建多源异构数据集，包括图像数据集、热成像数据集及振动数据集；通过生成对抗网络GAN模拟复杂环境干扰，对图像训练数据进行动态增强；设计双分支多模态融合网络，提取裂缝的边缘、纹理特征；设计多模态融合分支，将视觉、热成像与振动数据进行特征对齐与加权融合；基于长短期记忆网络LSTM与结构力学模型，开发裂缝趋势预测模块，为建筑结构安全提供预警。本申请通过构建多源异构数据集，经GAN增强图像训练数据，用双分支多模态融合网络提取特征，基于LSTM与结构力学模型预测裂缝趋势，最后集成系统部署，实现建筑结构安全的智能监测与预警。