摘要
本发明涉及物联网技术领域,特别是一种基于物联网的建筑结构健康实时监测方法。本发明提出了通过结合物联网技术、计算机视觉和深度学习算法,实现了全面、准确、实时的监测。方法包括获取待监测建筑图像数据集和物理参数数据,构建深度残差网络模型,提取建筑结构的空间特征和物理特征,计算健康指标,生成健康状况报告和风险预测结果,并进行可视化呈现。这种方法有效解决了现有建筑结构健康监测方法中存在的问题,提高了建筑安全管理的效率,为预防重大事故、延长建筑使用寿命提供了强有力的技术支持,具有重要的实际应用价值和社会意义。
技术关键词
深度残差网络模型
建筑图像数据
数据驱动模型
结构健康状态
实时监测方法
特征提取器
建筑结构健康监测
深度学习算法
结合物联网技术
建筑安全管理
密集卷积网络
主成分分析算法
指标
航拍飞行器
物理
全卷积网络
层级
人工神经网络