基于深度学习的路面隐蔽病害智能识别方法

本发明涉及路面隐蔽病害智能识别技术领域，具体公开基于深度学习的路面隐蔽病害智能识别方法，包括：异常振动触发指令生成、多模态数据定向采集、结构响应特征谱生成、增强特征图生成、多模态联合诊断图生成、隐蔽病害智能识别和闭环优化与主动验证；本发明通过多源振动传感数据生成异常振动触发指令，定向采集多模态数据，生成结构响应特征谱与增强特征图，并融合生成多模态联合诊断图，实现隐蔽病害的智能识别，同时采用闭环优化与主动验证机制，动态调整采集参数，实现了信息在特征层面的深度耦合，有效排除单一传感器误判，准确区分不同类型的隐蔽病害，并且采用两阶段检测策略，大幅减少原始数据量，提高检测效率。