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龙图腾网获悉山东高速集团有限公司创新研究院;同济大学;山东高速工程检测有限公司申请的专利一种基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法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：CN114494273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210167510.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法是由尚志强;夏烨;陈林;马乃轩;王阳春;辛公锋;孙利民设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法，该方法改进了深度学习方法中可对图片执行语义分割任务的U‑Net模型，使其适用于对时间序列类型加速度监测数据的处理，构建针对自由衰减响应段的语义分割数据集，对改进后的U‑Net模型开展训练、性能评估及调优，以调优后的改进U‑Net模型对海量桥梁加速度监测数据执行语义分割，提取其中具有理想衰减形状的自由衰减响应段，进而采用指数衰减法实现对阻尼比的计算。本发明提供的基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法，解决了海量监测数据下无法高效筛选自由衰减响应段的难题，使指数衰减法可应用于桥梁监测数据中，实现了对阻尼比相较其它方法更为可靠的计算。

本发明授权一种基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：采集桥梁加速度监测数据，手动筛选桥梁加速度监测数据中具有理想衰减形状的自由衰减响应段，并对其发生的时段进行语义标注，构建针对加速度自由衰减响应段的语义分割数据集； 步骤2：基于计算机视觉中执行图片语义分割任务的深度神经网络，构建可从桥梁加速度监测数据中识别自由衰减响应段的时间序列语义分割模型； 步骤3：通过语义分割数据集对语义分割模型进行训练、评估及调优； 步骤4：将未经标注的加速度监测数据输入调优后的语义分割模型中，对加速度监测数据中的加速度自由衰减响应段进行识别定位，具体为：对未经标注的加速度监测数据进行标准化处理，处理完毕后输入调优后的语义分割模型中，获取加速度监测数据中各数据点属于自由衰减响应段的概率值；设定判断阈值，将概率值大于判断阈值的数据段识别为自由衰减响应段；对输入语义分割模型中的加速度监测数据进行反标准化处理；对所有获取的自由衰减响应段进行筛选，保留其中具有足够采样长度的数据段； 步骤5：对识别定位得到的加速度自由衰减响应段进行纠偏处理，拾取自由衰减段各振动周期内的峰值及谷值，通过指数衰减法计算阻尼比。

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