摘要
基于边缘计算的公路结构健康监测数据关键信息实时提取方法,属于道路类领域。现有提取关键信息的方法,需要人为对所有数据加标签,效率低,并且提取方式准确性差。采集原始公路监测数据,划分成标签数据和有标签数据,对有标签数据和无标签数据分别进行数据处理和特征提取,利用获得特征向量和对应标签训练后识别模型;对无标签数据处理后得到的特征向量输入至训练后的识别模型,获得伪标签数据;将有标签数据和伪标签数据输入至训练后的识别模型,获得优化后的识别模型;将待识别的公路监测数据依次进行数据处理和特征提取后,输入至优化后的识别模型中,输出标签,从中提取目标标签对应的监测数据作为关键信息。本发明用于提取关键信息。
技术关键词
健康监测数据
公路结构
无标签数据
缺失值填充方法
标签数据处理
序列
动态特征提取
预训练语言模型
滑动窗口方法
异常数据
识别模块
特征提取模块
随机噪声
语义
训练集
传感器
系统为您推荐了相关专利信息
评估模型构建方法
时间序列信息
半监督学习
电池
子系统
组合桥面
监测控制方法
钢桥面板
特征提取模块
健康状态识别
图书馆
缺失值填充方法
分析方法
图书管理系统
加权Apriori算法