[發(fā)明專利]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市橋況等級實時劃分方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010699144.6
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111667203B
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馮星星
• 申請（專利權(quán)）人: 馮星星
• 主分類號: G06Q10/0639
• 分類號: G06Q10/0639;G06Q10/20;G06Q50/08;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安啟誠專利知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61240
• 代理人: 馮亮

本發(fā)明公開了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市橋況等級實時劃分方法及裝置，方法包括步驟一、將實時城市橋梁狀況監(jiān)測數(shù)據(jù)組作為訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，分別得到實時橋梁狀況最高得分、實時橋梁狀況最可能得分和實時橋梁狀況最低得分；二、根據(jù)實時橋梁狀況最高得分、實時橋梁狀況最可能得分和實時橋梁狀況最低得分計算出實時橋梁狀況得分；三、根據(jù)實時橋梁狀況得分實時劃分城市橋梁狀況等級。本發(fā)明方法步驟簡單，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對城市橋梁狀況監(jiān)測數(shù)據(jù)與專家評分的自動學(xué)習(xí)，建立起城市橋梁狀況與專家評分之間的相關(guān)關(guān)系，自主地對實時橋梁狀況進行評分，實時劃分橋梁狀況劃分等級并及時給出養(yǎng)護對策，實現(xiàn)安全運營，效果顯著，便與推廣。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市橋況等級實時劃分方法及裝置。

背景技術(shù)

城市橋梁養(yǎng)護主要根據(jù)橋梁結(jié)構(gòu)完好狀態(tài)分級進行分類養(yǎng)護，而城市橋梁狀況等級用以表征橋梁結(jié)構(gòu)的完好狀態(tài)。根據(jù)《城市橋梁養(yǎng)護技術(shù)規(guī)范》，城市橋梁狀況等級分為A、B、C、D和E五個等級，每一等級對應(yīng)一類養(yǎng)護對策，比如A級對應(yīng)的養(yǎng)護對策為“日常保養(yǎng)”等，同時，每一城市橋梁狀況等級對應(yīng)一個橋梁狀況得分范圍，比如A級對應(yīng)的得分范圍為[90,100]等。因此，將城市橋梁狀況得分劃入相應(yīng)的橋梁狀況等級可以獲得相應(yīng)的養(yǎng)護對策。目前，城市橋梁狀況依賴人工經(jīng)驗酌情確定得分，造成人工成本較高，橋梁狀況等級劃分不準確、不及時，養(yǎng)護時機滯后等問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市橋況等級實時劃分方法，其方法步驟簡單，實現(xiàn)方便，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對城市橋梁狀況監(jiān)測數(shù)據(jù)與專家評分的自動學(xué)習(xí)，建立起城市橋梁狀況與專家評分之間的相關(guān)關(guān)系，自主地對實時橋梁狀況進行評分，實時劃分橋梁狀況劃分等級并根據(jù)等級及時給出養(yǎng)護對策，從而確保城市橋梁始終處于正常工作狀態(tài)，實現(xiàn)安全運營，效果顯著，便與推廣。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市橋況等級實時劃分方法，該方法包括以下步驟：

步驟一、將實時城市橋梁狀況監(jiān)測數(shù)據(jù)組X’分別作為訓(xùn)練好的最高得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練好的最可能得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練好的最低得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，訓(xùn)練好的最高得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出實時橋梁狀況最高得分A’，訓(xùn)練好的最可能得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出實時橋梁狀況最可能得分B’，訓(xùn)練好的最低得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出實時橋梁狀況最低得分C’，所述訓(xùn)練好的最高得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練好的最可能得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練好的最低得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均具有最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，所述最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)包括最佳偏置參數(shù)、最佳學(xué)習(xí)率和最佳權(quán)重參數(shù)；

步驟二、根據(jù)實時橋梁狀況最高得分A’、實時橋梁狀況最可能得分B’和實時橋梁狀況最低得分C’計算出實時橋梁狀況得分U；

步驟三、根據(jù)實時橋梁狀況得分U實時劃分城市橋梁狀況等級。

上述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市橋梁狀況等級實時劃分方法，還包括步驟四、計算機根據(jù)實時劃分的城市橋梁狀況等級自動給出對應(yīng)的養(yǎng)護對策。

上述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市橋梁狀況等級實時劃分方法，步驟一中所述實時城市橋梁狀況監(jiān)測數(shù)據(jù)組X’為：X’＝{X’₁,X’₂,....,X’_i,...,X_’}，其中，X’_i表示第i個實時橋梁狀況監(jiān)測數(shù)據(jù)組，實時橋梁狀況監(jiān)測數(shù)據(jù)組包括橋跨結(jié)構(gòu)、橋墩、橋臺、墩臺基礎(chǔ)、支座、橋面鋪裝、排水管、護欄、伸縮縫和照明燈光，m表示實時橋梁狀況監(jiān)測數(shù)據(jù)組的個數(shù)。

上述的一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市橋梁狀況等級實時劃分方法，步驟一中所述訓(xùn)練好的最高得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實現(xiàn)過程包括：

步驟A1、構(gòu)建最高得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟A2、對最高得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行初始化，得到初始化最高得分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；