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龍圖騰網恭喜四川云檢科技發展有限公司申請的專利基于AI的橋梁數字化監測方法及系統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：CN119784760B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510279432.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于AI的橋梁數字化監測方法及系統是由王永紅;高綠林;段達;張瑜佳;徐厚乾設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于AI的橋梁數字化監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于AI的橋梁數字化監測方法及系統，通過獲取橋梁圖像的結構化特征信息，并進行數字化分析，能夠全面且準確地提取橋梁圖像中的關鍵信息。通過橋梁狀態識別網絡對橋梁圖像及其數字化分析數據進行編碼表示，并融合圖像語義編碼矢量與數字化編碼矢量進行橋梁結構狀態識別，有效生成了涵蓋多個目標狀態空間維度的橋梁結構狀態數據。該方法不僅提高了橋梁狀態識別的準確性和全面性，還通過樣例橋梁特征數據序列對基礎橋梁狀態識別網絡進行參數優化，進一步提升了橋梁狀態識別的可靠性和實用性，有助于及時發現橋梁結構異常，保障橋梁的安全運營。

本發明授權基于AI的橋梁數字化監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于AI的橋梁數字化監測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取待監測橋梁圖像的第一圖像結構化特征信息；對所述待監測橋梁圖像以及所述第一圖像結構化特征信息進行數字化分析，確定所述待監測橋梁圖像的數字化分析數據，所述待監測橋梁圖像的數字化分析數據包括所述第一圖像結構化特征信息的結構數量信息、結構趨勢特征信息、結構標準化信息和所述待監測橋梁圖像的時間跨度信息中的至少一種；通過橋梁狀態識別網絡對所述待監測橋梁圖像和所述第一圖像結構化特征信息進行編碼表示，生成所述待監測橋梁圖像的圖像語義編碼矢量，以及通過所述橋梁狀態識別網絡對所述待監測橋梁圖像的數字化分析數據進行編碼表示，生成所述待監測橋梁圖像的數字化編碼矢量；通過所述橋梁狀態識別網絡對所述待監測橋梁圖像的圖像語義編碼矢量以及數字化編碼矢量進行橋梁結構狀態識別，生成所述待監測橋梁圖像的橋梁結構狀態數據，所述橋梁結構狀態數據包括在目標狀態空間維度的第一狀態估計結果，所述目標狀態空間維度包括結構穩定性指數維度、震動頻率維度、負載能力維度、形變監測時長維度、持續穩定性維度、損失程度維度、平均使用壽命維度、剩余使用壽命維度中的至少一種；其中，所述橋梁狀態識別網絡是在依據基礎橋梁狀態識別網絡對樣例橋梁特征數據序列進行狀態識別生成模板橋梁圖像的第二狀態估計結果之后，依據所述第二狀態估計結果以及所述模板橋梁圖像在所述目標狀態空間維度的標注橋梁結構狀態數據對所述基礎橋梁狀態識別網絡進行網絡參數優化生成的，所述樣例橋梁特征數據序列包括所述模板橋梁圖像、所述模板橋梁圖像的第二圖像結構化特征信息、所述模板橋梁圖像的數字化分析數據以及所述模板橋梁圖像在所述目標狀態空間維度的標注橋梁結構狀態數據；所述對所述待監測橋梁圖像以及所述第一圖像結構化特征信息進行數字化分析，確定所述待監測橋梁圖像的數字化分析數據，包括：對所述第一圖像結構化特征信息進行結構特征統計，生成所述第一圖像結構化特征信息的結構數量信息，所述結構數量信息包括所述第一圖像結構化特征信息中的結構元素數量和結構連接數量中的至少一種；對所述第一圖像結構化特征信息進行結構趨勢分析，生成所述第一圖像結構化特征信息的結構趨勢特征信息和結構標準化信息，所述結構標準化信息包括所述第一圖像結構化特征信息的形態標準化信息和結構異常信息中的至少一種；獲取所述待監測橋梁圖像的時間標簽數據，并對所述待監測橋梁圖像的時間標簽數據進行標準化匯總，生成所述待監測橋梁圖像的時間跨度信息；基于所述第一圖像結構化特征信息的結構數量信息、所述結構趨勢特征信息、所述結構標準化信息和所述待監測橋梁圖像的時間跨度信息，確定所述待監測橋梁圖像的數字化分析數據；所述對所述第一圖像結構化特征信息進行結構趨勢分析，生成所述第一圖像結構化特征信息的結構趨勢特征信息的步驟，包括：基于所述第一圖像結構化特征信息以及與之相關聯的時間區間數據，生成按照時間順序排列的特征信息時間序列集；具體操作為：根據所述第一圖像結構化特征信息中每個特征信息的時間標簽，將該特征信息分配到相應的時間點上，對于未明確時間點的特征信息，則根據該特征信息與其它有時間標簽信息的相對關系或采集順序進行推測和分配；其中，對于周期性或持續變化的特征信息，采用滑動窗口方法將該特征信息轉換為隨時間變化的時間序列數據；對于非周期性或偶發性的特征信息，則記錄該特征信息發生的時間節點，并在時間序列中以事件標記的形式表示；采用移動平均法或者指數平滑法，對所述特征信息時間序列集進行平滑處理，并通過計算所述特征信息時間序列集的斜率和曲率，識別出每個特征信息隨時間變化的趨勢特征，將所述趨勢特征以候選集的形式輸出；其中，對于存在周期性或季節性模式的特征信息，采用季節性分解算法其分解為趨勢成分、季節成分和隨機成分；對所述候選集進行合理性驗證，并對所述候選集中驗證通過的趨勢特征進行細化和分類，生成細化的趨勢特征信息；采用相關性分析算法，計算所述細化的趨勢特征信息中不同趨勢特征之間的相關性，并基于計算得到的所述相關性識別出存在顯著關聯的目標特征對后，分析所述目標特征對關聯的性質和強度，得到關聯性分析結果，根據所述關聯性分析結果，構建趨勢特征之間的關聯關系網絡；基于所述關聯關系網絡，采用網絡中心性指標評估每個趨勢特征在所述關聯關系網絡中的重要性和影響力，并根據評估結果，對每個所述趨勢特征進行排序或賦予權重，生成重要性排序序列或權重序列，所述網絡中心性指標包括度中心性、接近中心性、介數中心性中的至少一種；基于所述重要性排序序列或權重序列對各個趨勢特征進行標準化與規范化處理，生成目標趨勢特征信息集后，采用聚類算法對所述目標趨勢特征信息集進行聚類分析，生成具有相似趨勢特征的特征群或類別的聚類結果，以及，對于聚類結果中的每個類別，進一步分析該類別內部的特征相似性和差異性，以及不同類別之間的區分度和關聯性，以及，采用模式識別算法，對所述聚類結果中的特征模式進行識別和分類，提取出具有代表性和區分性的顯著模式特征，將所述聚類結果和顯著模式特征以結構化的形式輸出，生成所述第一圖像結構化特征信息的結構趨勢特征信息。

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