基于图神经网络大模型的道路裂缝危险等级评估方法及系统

本发明公开了一种基于图神经网络大模型的道路裂缝危险等级评估方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：将历史融合特征输入图神经网络模型进行训练，以得到最优图神经网络模型；获取实时融合特征，将实时融合特征输入最优图神经网络模型，以得到实时融合特征的道路裂缝检测结果，基于道路裂缝检测结果获得道路裂缝区域内的离散点云；将离散点云视为一组离散采样点，通过三角剖分算法构建一个连续曲面模型，基于连续曲面模型计算道路裂缝的几何参数，基于几何参数计算道路裂缝的危险指数，基于危险指数得到基于图神经网络模型的道路裂缝危险等级评估结果，有助于解决现有技术无法高效、精准地评估道路裂缝危险等级的问题。