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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利基于深度神经辐射场的精细化桥梁故障检测及重建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：CN119295434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411803262.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度神经辐射场的精细化桥梁故障检测及重建方法是由张恒;孙新桐;贾俊超;赵咪;单景松设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经辐射场的精细化桥梁故障检测及重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度神经辐射场的精细化桥梁故障检测及重建方法，属于建筑人工智能领域。其包括以下步骤：获取桥梁健康状态下的图像数据及相机位姿数据，构建3D‑Brith数据集并预处理得到桥梁基准图像；构建基于深度神经辐射场的精细化桥梁故障检测及重建模型；基准图像和待检测图像经过模型的深度图像分析模块后，进入故障率计算函数计算故障率；桥梁三维点位姿输入模型的全连接网络中生成辐射场，结合相机位姿在模型的体积渲染层重建桥梁深度图像；使用损失函数优化得到训练好的模型；将辐射场和需要重建的相机位姿视角输入训练好的模型的体积渲染层中，得到需要重建的深度图像。本发明能够高效识别桥梁表面的微小裂缝和剥落等缺陷。

本发明授权基于深度神经辐射场的精细化桥梁故障检测及重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经辐射场的精细化桥梁故障检测及重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取桥梁健康状态下摄像头拍摄的桥梁图像数据和对应的相机位姿数据，构建3D-Brith数据集，并对桥梁图像数据进行预处理得到桥梁基准图像；S2.构建基于深度神经辐射场的精细化桥梁故障检测及重建模型，所述模型包括深度图像分析模块、故障率计算函数、全连接网络、体积渲染层；S3.桥梁基准图像经过深度图像分析模块得到桥梁基准深度图像，待检测桥梁图像经过深度图像分析模块得到桥梁检测深度图像；S4.将桥梁基准深度图像和桥梁检测深度图像输入到故障率计算函数中，得到故障率；如果故障率过高，通过步骤S5和步骤S6生成需要重建的深度图像，通过观察重建的深度图像系统地评估桥梁稳定性和可靠性；将桥梁基准深度图像和桥梁检测深度图像输入到故障率计算函数中，得到故障率R，具体为：S41.所述故障率计算函数设定如下参数：桥梁基准深度图像：；桥梁检测深度图像：；图像高度：H；图像宽度：W；总的像素数量：；故障区域的像素数量：；S42.故障区域的定义为检测深度小于基准深度的像素点，公式表示如下： ，其中，δ表示指示函数，若δ中的条件满足，则为1，反之则为0；S43.设计加权因子wx,y，公式表示如下： ，其中，max函数表示从输入数据中取最大值；S44.所述故障率计算函数的公式表示如下： ，其中，故障率R的计算结果为浮点类型；S5.将桥梁的三维点位姿输入到全连接网络得到辐射场，然后将辐射场和相机位姿输入到体积渲染层，得到桥梁深度重建图像，利用损失函数对模型进行训练，得到训练好的模型；S6.将辐射场和需要重建的相机位姿视角输入训练好的模型的体积渲染层中，得到需要重建的深度图像。

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