本发明提供的一种桥面形态变化识别桥梁结构损伤的CNN‑GRNN方法,包括如下步骤:S1.获取桥面图像序列;S2.采用双目立体视觉三维重建技术,对桥面图像序列处理,得到单次桥面三维几何形态;S3.配准历次桥面三维几何形态,并对前后两次的三维几何形态进行叠差比较,得到桥面整体几何形态变化色谱图;S4.利用区域生长分割原理,从桥面整体几何形态变化色谱图中分割出桥面局部变形形态;S5.利用卷积神经网络CNN提取桥面局部变形形态中的多层次特征信息,将取出的特征信息输入广义回归神经网络GRNN,对桥梁结构损伤性质进行识别估计。本发明的桥面形态变化识别桥梁结构损伤的CNN‑GRNN方法,利用人工智能的科学技术手段,输入桥面局部变形形态到计算机,输出桥梁结构损伤预测结果,从而高效、准确、可量化地评估桥梁结构损伤的情况。
1.一种桥面形态变化识别桥梁结构损伤的CNN‑GRNN方法,其特征在于:包括如下步骤:S1.获取桥面图像序列;S2.采用双目立体视觉三维重建技术,对桥面图像序列处理,得到单次桥面三维几何形态;S3.配准历次桥面三维几何形态,并对前后两次的三维几何形态进行叠差比较,得到桥面整体几何形态变化色谱图;S4.利用区域生长分割原理,从桥面整体几何形态变化色谱图中分割出桥面局部变形形态;S5.利用卷积神经网络CNN提取桥面局部变形形态中的多层次特征信息,将取出的特征信息输入广义回归神经网络GRNN,对桥梁结构损伤性质进行识别估计。
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