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申请/专利权人：海安太原理工大学先进制造与智能装备产业研究院
摘要：本发明涉及桥梁车辆运输技术领域，具体是一种基于深度学习和传感器双备份的桥梁车辆载荷判定系统及方法；利用深度学习模型对桥梁上方车辆的图像数据进行处理和分析，提取车辆的特征信息，并将其与已知的载荷情况进行匹配，最终实现对车辆载荷的准确判定。且该系统可以结合传感器监测数据、视频监控等多种信息源，将双备份引入基于深度学习的桥梁车辆载荷判定系统可以提高系统的可靠性、容错性和安全性。通过冗余性和备份，即使单一模块出现故障，另一备份模块仍可保证系统正常工作，这样的设计策略可以确保桥梁结构的安全运行，实现对桥梁上方车辆的全方位监测和载荷判定，为桥梁结构的安全运行提供可靠保障。
主权项：1.一种基于深度学习和传感器双备份的桥梁车辆载荷判定方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：采集各种型号的车辆和载物的图像样本数据，并对图像样本数据进行数据预处理与数据增强，制作训练数据集；步骤S2：对所述图像样本数据进行训练，以得到能够识别载荷待判定车辆和载物的目标检测模型；步骤S3：通过深度学习语义分割模型分割出图像中的车辆轮廓；使用相机标定得出相机参数；基于所获取的车辆轮廓、相机参数计算出载荷待判定车辆、载物尺寸；步骤S4：通过车辆自重限重标准表确定载荷待判定车辆的自重；通过载物尺寸与所识别的载物类型密度计算出载物重量；弥补速度对桥梁载荷受力的影响，进行车辆载荷初步判定；步骤S5：基于传感器备份校核载荷判定模块是否判定正确。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海安太原理工大学先进制造与智能装备产业研究院 基于深度学习和传感器双备份的桥梁车辆载荷判定系统及方法
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