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龍圖騰網恭喜山東科技大學申請的專利基于深度神經輻射場的精細化橋梁故障檢測及重建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119295434B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411803262.1，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于深度神經輻射場的精細化橋梁故障檢測及重建方法是由張恒;孫新桐;賈俊超;趙咪;單景松設計研發完成，并于2024-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度神經輻射場的精細化橋梁故障檢測及重建方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于深度神經輻射場的精細化橋梁故障檢測及重建方法，屬于建筑人工智能領域。其包括以下步驟：獲取橋梁健康狀態下的圖像數據及相機位姿數據，構建3D?Brith數據集并預處理得到橋梁基準圖像；構建基于深度神經輻射場的精細化橋梁故障檢測及重建模型；基準圖像和待檢測圖像經過模型的深度圖像分析模塊后，進入故障率計算函數計算故障率；橋梁三維點位姿輸入模型的全連接網絡中生成輻射場，結合相機位姿在模型的體積渲染層重建橋梁深度圖像；使用損失函數優化得到訓練好的模型；將輻射場和需要重建的相機位姿視角輸入訓練好的模型的體積渲染層中，得到需要重建的深度圖像。本發明能夠高效識別橋梁表面的微小裂縫和剝落等缺陷。

本發明授權基于深度神經輻射場的精細化橋梁故障檢測及重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度神經輻射場的精細化橋梁故障檢測及重建方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.獲取橋梁健康狀態下攝像頭拍攝的橋梁圖像數據和對應的相機位姿數據，構建3D-Brith數據集，并對橋梁圖像數據進行預處理得到橋梁基準圖像；S2.構建基于深度神經輻射場的精細化橋梁故障檢測及重建模型，所述模型包括深度圖像分析模塊、故障率計算函數、全連接網絡、體積渲染層；S3.橋梁基準圖像經過深度圖像分析模塊得到橋梁基準深度圖像，待檢測橋梁圖像經過深度圖像分析模塊得到橋梁檢測深度圖像；S4.將橋梁基準深度圖像和橋梁檢測深度圖像輸入到故障率計算函數中，得到故障率；如果故障率過高，通過步驟S5和步驟S6生成需要重建的深度圖像，通過觀察重建的深度圖像系統地評估橋梁穩定性和可靠性；將橋梁基準深度圖像和橋梁檢測深度圖像輸入到故障率計算函數中，得到故障率R，具體為：S41.所述故障率計算函數設定如下參數：橋梁基準深度圖像：；橋梁檢測深度圖像：；圖像高度：H；圖像寬度：W；總的像素數量：；故障區域的像素數量：；S42.故障區域的定義為檢測深度小于基準深度的像素點，公式表示如下： ，其中，δ表示指示函數，若δ中的條件滿足，則為1，反之則為0；S43.設計加權因子wx,y，公式表示如下： ，其中，max函數表示從輸入數據中取最大值；S44.所述故障率計算函數的公式表示如下： ，其中，故障率R的計算結果為浮點類型；S5.將橋梁的三維點位姿輸入到全連接網絡得到輻射場，然后將輻射場和相機位姿輸入到體積渲染層，得到橋梁深度重建圖像，利用損失函數對模型進行訓練，得到訓練好的模型；S6.將輻射場和需要重建的相機位姿視角輸入訓練好的模型的體積渲染層中，得到需要重建的深度圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東科技大學，其通訊地址為：266000 山東省青島市黃島區前灣港路579號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。