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龙图腾网恭喜四川云检科技发展有限公司申请的专利基于AI的桥梁数字化监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119784760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510279432.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AI的桥梁数字化监测方法及系统是由王永红;高绿林;段达;张瑜佳;徐厚乾设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的桥梁数字化监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI的桥梁数字化监测方法及系统，通过获取桥梁图像的结构化特征信息，并进行数字化分析，能够全面且准确地提取桥梁图像中的关键信息。通过桥梁状态识别网络对桥梁图像及其数字化分析数据进行编码表示，并融合图像语义编码矢量与数字化编码矢量进行桥梁结构状态识别，有效生成了涵盖多个目标状态空间维度的桥梁结构状态数据。该方法不仅提高了桥梁状态识别的准确性和全面性，还通过样例桥梁特征数据序列对基础桥梁状态识别网络进行参数优化，进一步提升了桥梁状态识别的可靠性和实用性，有助于及时发现桥梁结构异常，保障桥梁的安全运营。

本发明授权基于AI的桥梁数字化监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的桥梁数字化监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待监测桥梁图像的第一图像结构化特征信息；对所述待监测桥梁图像以及所述第一图像结构化特征信息进行数字化分析，确定所述待监测桥梁图像的数字化分析数据，所述待监测桥梁图像的数字化分析数据包括所述第一图像结构化特征信息的结构数量信息、结构趋势特征信息、结构标准化信息和所述待监测桥梁图像的时间跨度信息中的至少一种；通过桥梁状态识别网络对所述待监测桥梁图像和所述第一图像结构化特征信息进行编码表示，生成所述待监测桥梁图像的图像语义编码矢量，以及通过所述桥梁状态识别网络对所述待监测桥梁图像的数字化分析数据进行编码表示，生成所述待监测桥梁图像的数字化编码矢量；通过所述桥梁状态识别网络对所述待监测桥梁图像的图像语义编码矢量以及数字化编码矢量进行桥梁结构状态识别，生成所述待监测桥梁图像的桥梁结构状态数据，所述桥梁结构状态数据包括在目标状态空间维度的第一状态估计结果，所述目标状态空间维度包括结构稳定性指数维度、震动频率维度、负载能力维度、形变监测时长维度、持续稳定性维度、损失程度维度、平均使用寿命维度、剩余使用寿命维度中的至少一种；其中，所述桥梁状态识别网络是在依据基础桥梁状态识别网络对样例桥梁特征数据序列进行状态识别生成模板桥梁图像的第二状态估计结果之后，依据所述第二状态估计结果以及所述模板桥梁图像在所述目标状态空间维度的标注桥梁结构状态数据对所述基础桥梁状态识别网络进行网络参数优化生成的，所述样例桥梁特征数据序列包括所述模板桥梁图像、所述模板桥梁图像的第二图像结构化特征信息、所述模板桥梁图像的数字化分析数据以及所述模板桥梁图像在所述目标状态空间维度的标注桥梁结构状态数据；所述对所述待监测桥梁图像以及所述第一图像结构化特征信息进行数字化分析，确定所述待监测桥梁图像的数字化分析数据，包括：对所述第一图像结构化特征信息进行结构特征统计，生成所述第一图像结构化特征信息的结构数量信息，所述结构数量信息包括所述第一图像结构化特征信息中的结构元素数量和结构连接数量中的至少一种；对所述第一图像结构化特征信息进行结构趋势分析，生成所述第一图像结构化特征信息的结构趋势特征信息和结构标准化信息，所述结构标准化信息包括所述第一图像结构化特征信息的形态标准化信息和结构异常信息中的至少一种；获取所述待监测桥梁图像的时间标签数据，并对所述待监测桥梁图像的时间标签数据进行标准化汇总，生成所述待监测桥梁图像的时间跨度信息；基于所述第一图像结构化特征信息的结构数量信息、所述结构趋势特征信息、所述结构标准化信息和所述待监测桥梁图像的时间跨度信息，确定所述待监测桥梁图像的数字化分析数据；所述对所述第一图像结构化特征信息进行结构趋势分析，生成所述第一图像结构化特征信息的结构趋势特征信息的步骤，包括：基于所述第一图像结构化特征信息以及与之相关联的时间区间数据，生成按照时间顺序排列的特征信息时间序列集；具体操作为：根据所述第一图像结构化特征信息中每个特征信息的时间标签，将该特征信息分配到相应的时间点上，对于未明确时间点的特征信息，则根据该特征信息与其它有时间标签信息的相对关系或采集顺序进行推测和分配；其中，对于周期性或持续变化的特征信息，采用滑动窗口方法将该特征信息转换为随时间变化的时间序列数据；对于非周期性或偶发性的特征信息，则记录该特征信息发生的时间节点，并在时间序列中以事件标记的形式表示；采用移动平均法或者指数平滑法，对所述特征信息时间序列集进行平滑处理，并通过计算所述特征信息时间序列集的斜率和曲率，识别出每个特征信息随时间变化的趋势特征，将所述趋势特征以候选集的形式输出；其中，对于存在周期性或季节性模式的特征信息，采用季节性分解算法其分解为趋势成分、季节成分和随机成分；对所述候选集进行合理性验证，并对所述候选集中验证通过的趋势特征进行细化和分类，生成细化的趋势特征信息；采用相关性分析算法，计算所述细化的趋势特征信息中不同趋势特征之间的相关性，并基于计算得到的所述相关性识别出存在显著关联的目标特征对后，分析所述目标特征对关联的性质和强度，得到关联性分析结果，根据所述关联性分析结果，构建趋势特征之间的关联关系网络；基于所述关联关系网络，采用网络中心性指标评估每个趋势特征在所述关联关系网络中的重要性和影响力，并根据评估结果，对每个所述趋势特征进行排序或赋予权重，生成重要性排序序列或权重序列，所述网络中心性指标包括度中心性、接近中心性、介数中心性中的至少一种；基于所述重要性排序序列或权重序列对各个趋势特征进行标准化与规范化处理，生成目标趋势特征信息集后，采用聚类算法对所述目标趋势特征信息集进行聚类分析，生成具有相似趋势特征的特征群或类别的聚类结果，以及，对于聚类结果中的每个类别，进一步分析该类别内部的特征相似性和差异性，以及不同类别之间的区分度和关联性，以及，采用模式识别算法，对所述聚类结果中的特征模式进行识别和分类，提取出具有代表性和区分性的显著模式特征，将所述聚类结果和显著模式特征以结构化的形式输出，生成所述第一图像结构化特征信息的结构趋势特征信息。

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