基于深度学习的道路桥梁施工测量数据处理方法及系统

本发明公开了基于深度学习的道路桥梁施工测量数据处理方法及系统，通过GCN图卷积网络提取点云数据中的空间拓扑特征，利用改进的ResNet‑50提取图像数据中的纹理与结构特征，基于LSTM长短期记忆网络提取传感器数据中的时序特征，引入多头自注意力机制动态计算不同模态特征的权重；基于融合特征向量构建VAE变分自编码器，通过重构误差判断异常点，结合桥梁结构力学模型对所述异常点进行二次验证；采用GAN生成对抗网络生成所述异常点检测结果的替代数据，并通过贝叶斯优化选择最优校正方案。提高数据处理效率和异常点检测的准确度。