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龙图腾网获悉江西通慧科技集团股份有限公司;广东工业大学申请的专利基于人工智能的桥梁裂缝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：CN120932108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511453487.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于人工智能的桥梁裂缝监测方法及系统是由谢天长;廖彦富;张金美;吕伟;陈见英;陶斌斌设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的桥梁裂缝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人工智能的桥梁裂缝监测方法及系统，该方法包括以下步骤：基于桥梁有限元模型识别主应力区域，以布设正交光纤网格；对光强衰减信号对应的区域进行图像采集；基于自适应对抗网络对采集图像进行裂缝分割，生成二值化掩膜及连通域坐标；基于二值化掩膜及连通域坐标将连通域划分为微元网格，计算各微元的曲率半径和风险权重；融合光纤应变数据与视觉参数计算风险指数，以输出报警信号。通过根据光强衰减信号来筛选存在应力变化的区域图像，通过自适应对抗网络，实现环境鲁棒的裂缝分割，解决传统视觉算法在复杂环境下的失效问题，通过融合视觉参数以及光纤应变数据输出动态风险指数，实现高精度风险预警。

本发明授权基于人工智能的桥梁裂缝监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的桥梁裂缝监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于桥梁有限元模型识别主应力区域，以跨中、支座连接点为基准，布设正交光纤网格，网格密度与应力梯度正相关，以实时采集光强衰减信号，其中，所述正交光纤网格的节点处设有用于采集振动信号的振动传感器； 当光强衰减信号超过阈值，且所述振动信号在预设频带的能量占比大于预设值，对光强衰减信号对应的区域进行图像采集； 基于自适应对抗网络对采集图像进行裂缝分割，生成二值化掩膜及连通域坐标； 基于二值化掩膜及连通域坐标将连通域划分为微元网格，计算各微元的曲率半径和风险权重，通过加权公式计算包含裂缝宽度、长度及扩展速率的视觉参数； 融合光纤应变数据与视觉参数计算风险指数，当风险指数大于报警阈值时输出报警信号； 对光强衰减信号对应的区域进行图像采集的步骤具体包括： 通过光照传感器检测环境强度，当强度梯度大于预设梯度值时，通过采集短曝光帧以获取裂缝纹理特征，采集长曝光帧获取阴影区特征； 基于融合公式生成输出图像： ； ； 式中，为短曝光帧，为长曝光帧，为融合权重，C为光照对比度标准差，j为基础权重系数，b为衰减速率系数，e为自然常数； 基于自适应对抗网络对采集图像进行裂缝分割，生成二值化掩膜及连通域坐标的步骤具体包括： 加载光强衰减信号触发区域的输出图像，并基于环境参数生成噪声图： ； 式中，为输出图像，K为基于历史数据拟合的环境散射卷积核，为卷积操作，为噪声强度系数，为随机噪声矩阵； 生成器以噪声图为输入输出概率掩膜，判别器以所述概率掩膜和真值掩膜为输入，通过最小化损失函数更新网络参数，最后通过对概率掩膜进行二值化，得到二值化掩膜及连通域坐标； 基于二值化掩膜及连通域坐标将连通域划分为微元网格，计算各微元曲率半径和风险权重的步骤具体包括： 提取掩膜中连通域坐标定义的边界多边形，对多边形进行像素网格剖分，对跨边界的微元采用线性插值补全； 根据以下计算式，基于亚像素边缘点计算微元的曲率半径： ； 式中，为曲率半径，为微元网格中的边缘点坐标，为边缘点切线方向角度，为边缘弯曲变化率； 基于所述曲率半径量化裂缝局部弯曲程度，并基于材料应力敏感系数计算风险权重： ； 式中，为第j个微元单元的风险权重，为材料应力敏感系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西通慧科技集团股份有限公司;广东工业大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市南昌经济技术开发区瑞香路900号唐人科技产业园项目1#厂房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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