基于机器学习的大坝内部结构隐患可视化智能排查方法

本发明涉及基于机器学习的大坝内部结构隐患可视化智能排查方法，属于图像数据处理技术领域，包括如下步骤：数据采集：利用阵列传感器，获取原始监测数据；数据预处理：对原始监测数据进行降噪、归一化处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集；模型训练：构建深度学习神经网络模型，直至深度学习神经网络模型收敛，得到训练好的隐患预测模型；隐患预测：将测试集输入到训练好的隐患预测模型中，输出大坝内部结构的隐患预测结果；可视化展示：根据隐患预测结果进行可视化展示；本发明的有益效果：克服了传统阈值判断和经验公式的线性分析缺陷，显著提升隐患识别精度。