摘要
本发明提供一种基于无人机群的交通隧道预防性监测与风险预警系统,涉及交通隧道安全监测技术领域,包括:在隧道内表面布设基准标记点作为监测节点,利用无人机群采集各节点的裂缝宽度、表面温度和形变量,结合空间坐标和时间戳构建多维特征向量并计算时空加权距离。根据隧道曲率调整邻域搜索半径,通过密度聚类算法识别风险区域,对未聚类的异常节点标记为孤立风险点。基于结构安全度指数与动态阈值的比较划分风险等级,并将结果与BIM模型配准实现三维可视化。针对连续3次监测安全度指数单调递减的区域触发趋势预警,实现了从数据采集、智能分析到风险预警的全流程自动化监测,显著提升了隧道结构健康监测的精准性和时效性。
技术关键词
节点
风险预警系统
多维特征向量
邻域
无人机
风险点
隧道内表面
指数
基准
坐标
裂缝
密度聚类算法
标记
隧道结构健康监测
激光扫描点云数据
交通
红外热像仪
三维可视化技术
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推断方法
神经网络模型
节点特征
基因调控网络
推断系统
粮堆温度
粮堆内部温度
时间序列特征
时间序列预测模型
温度传感器阵列
特征向量库
视觉特征
机械臂运动路径
RRT算法
菜品区域