基于无监督单分类分析的桥梁缆索状态评估方法

AITNT
正文
推荐专利
基于无监督单分类分析的桥梁缆索状态评估方法
申请号:CN202511508203
申请日期:2025-10-22
公开号:CN120997204A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及桥梁健康监测技术领域,具体为基于无监督单分类分析的桥梁缆索状态评估方法。通过采集多个目标桥梁的桥梁数据,将采集到的所有桥梁数据进行预处理,得到多个预处理数据,创建评估模型,并将预处理数据输入至评估模型,通过评估模型基于预处理数据提取目标桥梁的图像特征向量,并基于图像特征向量进行单分类模型训练,得到训练后的评估模型,最后采集实时桥梁的实时数据,将实时数据输入至训练后的评估模型,通过训练后的评估模型判断实时桥梁的缆索状态,本申请通过提取目标桥梁的HOG特征向量,基于HOG特征向量进行单分类分析学习,使得训练后的评估模型能够根据实时桥梁的实时数据快速判断缆索状态,提高了缆索状态的检测效率。
技术关键词
图像特征向量 状态评估方法 桥梁缆索 无监督 分类模型训练 实时数据 采集组件 状态评估系统 HOG特征 桥梁健康监测技术 矩阵 图像采集模块 数据采集模块 实时图像 单元块 训练集
系统为您推荐了相关专利信息
1
高空作业人员行为检测方法
序列 图片 实时视频 无监督 通信塔
2
一种机坪动态场景目标无监督分割方法及系统
无监督分割方法 动态场景 特征数据库 特征提取模型 高维特征向量
3
基于终板标定的椎体终板三维旋转姿态和骨密度评估方法
姿态评估方法 学生 教师 神经网络模型 CT影像数据
4
一种移载定位器伺服电机健康状态评估方法及系统
健康状态评估方法 定位器 伺服电机 重构误差 时序特征
5
轨道交通司机驾驶安全风险等级评定方法及系统
等级评定方法 司机 画像 分类模型训练 聚类
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号