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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利基于深度学习和应变响应的桥梁损伤定位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：CN121211867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511758280.7，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于深度学习和应变响应的桥梁损伤定位方法及系统是由张云龙;王浩闻;钱雪松;孙运设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和应变响应的桥梁损伤定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于桥梁健康监测技术领域，尤其涉及基于深度学习和应变响应的桥梁损伤定位方法及系统，损伤定位方法包括：获取桥梁基本参数、损伤位置及损伤程度，根据所述桥梁基本参数、损伤位置及损伤程度，获取桥梁损伤工况；根据所述桥梁损伤工况，通过有限元计算桥梁在荷载作用下的应变响应数据；根据所述应变响应数据，获取包含单损伤与多损伤样本的训练数据集；利用所述训练数据集训练包含多尺度特征提取与多通道注意力机制的一维卷积神经网络模型，获取损伤定位模型；利用所述损伤定位模型对桥梁损伤进行准确定位，获取定位结果。

本发明授权基于深度学习和应变响应的桥梁损伤定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和应变响应的桥梁损伤定位方法，其特征在于，包括： 获取桥梁基本参数、损伤位置及损伤程度，根据所述桥梁基本参数、损伤位置及损伤程度，获取桥梁损伤工况； 根据所述桥梁损伤工况，通过有限元计算桥梁在荷载作用下的应变响应数据； 根据所述应变响应数据，获取包含单损伤与多损伤样本的训练数据集； 根据所述应变响应数据，获取包含单损伤与多损伤样本的训练数据集包括： 将所述应变响应数据转化为一维向量； 根据转化后的一维向量中的损伤应变响应数据与无损伤应变响应数据，采用线性组合与基线校正方法合成多损伤应变响应样本组合； 根据所述多损伤应变响应样本组合，获取对应的多热标签； 根据所述多热标签，获取所述训练数据集； 采用线性组合与基线校正方法合成多损伤应变响应样本组合包括： ； 其中，为共有个损伤位置的应变响应样本组合；为随机抽取的单损伤应变响应样本；为无损伤应变响应样本即基线数据；为合成的多损伤应变响应样本的损伤位置数量；为预设的潜在损伤位置总数； 利用所述训练数据集训练包含多尺度特征提取与多通道注意力机制的一维卷积神经网络模型，获取损伤定位模型； 利用所述训练数据集训练包含多尺度特征提取与多通道注意力机制的一维卷积神经网络模型包括： 构建多尺度卷积结构，采用不同尺寸的卷积核提取不同尺度的损伤特征； 根据多通道注意力机制计算每个特征通道的权重，并重校准所述损伤特征； 根据重校准后的所述损伤特征，通过全局平均池化与全连接层获取每个损伤位置的独立概率值； 采用sigmoid激活函数输出每个损伤位置的所述独立概率值； 根据多通道注意力机制计算每个特征通道的权重，并重校准所述损伤特征包括： 对所述损伤特征进行降维处理并通过Tanh函数激活； 将激活结果升维后通过Sigmoid函数输出每个通道的注意力权重； 将所述损伤特征与对应通道权重相乘，实现损伤特征重校准； 利用所述损伤定位模型对桥梁损伤进行准确定位，获取定位结果。

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吉林建筑大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市南关区新城大街5088号；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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