发明公开
- 专利标题: 公路设施病害基于深度学习的标准化自动孪生方法及系统
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申请号: CN202311056882.9申请日: 2023-08-22
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公开(公告)号: CN116797759A公开(公告)日: 2023-09-22
- 发明人: 黄文悦 , 岳建洪 , 黄迪 , 吕若丹 , 汪军 , 乔科 , 宋路兵 , 程文诚 , 沈国炎 , 杨洁 , 苏俊龙 , 李宁 , 许元 , 汪波 , 李勋 , 庞骁奕 , 王磊 , 包发文 , 康雨嘉 , 李鑫聃 , 余文劲 , 余沛侨
- 申请人: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司 , 四川成邛雅高速公路有限责任公司
- 申请人地址: 四川省成都市高新区天府五街200号4号楼B座7-10楼;
- 专利权人: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司,四川成邛雅高速公路有限责任公司
- 当前专利权人: 四川省公路规划勘察设计研究院有限公司,四川成邛雅高速公路有限责任公司
- 当前专利权人地址: 四川省成都市高新区天府五街200号4号楼B座7-10楼;
- 代理机构: 四川力久律师事务所
- 代理商 任晓扬
- 主分类号: G06T17/10
- IPC分类号: G06T17/10 ; G06T15/04 ; G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/082 ; G06N3/084
摘要:
本发明涉及人工智能和三维重建的工程应用领域,具体涉及公路设施病害基于深度学习的标准化自动孪生方法及系统,方法包括以下步骤:基于深度学习的分层级分类算法将在役公路设桥梁的主要病害类别自动分类;根据病害类别生成带桥梁病害信息的IFC文件,带桥梁病害信息的IFC文件是通过病害、元素病害以及桥梁检测任务的关系UML图建立的;建立带桥梁病害信息的IFC文件和桥梁的几何孪生模型上病害之间的关联,生成IFC结构化格式呈现的桥梁的几何孪生模型。本发明为桥梁检测病害数据管理和预测预警分析提供直观可靠的数据支撑。
公开/授权文献
- CN116797759B 公路设施病害基于深度学习的标准化自动孪生方法及系统 公开/授权日:2023-11-17