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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利缆索承重桥梁结构损伤识别方法、设备、存储介质及产品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：CN119202931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411092556.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权缆索承重桥梁结构损伤识别方法、设备、存储介质及产品是由鲁乃唯;崔健;曾卫明;罗媛;王磊;曾胜欢;高川;王智文设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本缆索承重桥梁结构损伤识别方法、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种缆索承重桥梁结构损伤识别方法、设备、存储介质及产品，所述识别方法包括构建样本数据集，每个样本数据的输入量为由主梁和拉索的加速度响应信号分别转换为时频域图像后拼接得到的图像；构建损伤识别模型，其包括依次连接的输入层、初始卷积层、最大池化层、第一组合层、第二组合层、第三组合层、第四组合层、第一全局平均池化层、第一全连接层以及输出层，初始卷积层具有6个输入通道，每个组合层包括依次连接的卷积块、SE注意力机制和残差块；利用样本数据集对损伤识别模型进行训练和验证，得到目标损伤识别模型；利用目标损伤识别模型对实际拼接图像进行损伤识别。本发明显著提高了损伤识别精度。

本发明授权缆索承重桥梁结构损伤识别方法、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种缆索承重桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：构建样本数据集；其中，所述样本数据集中的每个样本数据包括输入量和输出量，所述输入量为拼接图像，所述输出量为拼接图像的损伤工况；所述拼接图像由主梁的加速度响应信号和拉索的加速度响应信号分别转换为时频域图像后拼接得到；构建损伤识别模型；其中，所述损伤识别模型包括依次连接的输入层、初始卷积层、最大池化层、第一组合层、第二组合层、第三组合层、第四组合层、第一全局平均池化层、第一全连接层以及输出层；所述初始卷积层具有6个输入通道；每个组合层均包括依次连接的卷积块、SE注意力机制和残差块；利用所述样本数据集对所述损伤识别模型进行训练和验证，得到目标损伤识别模型；获取主梁和拉索的实际加速度响应信号；将所述主梁和拉索的实际加速度响应信号分别转化为时频域图像，然后对主梁和拉索的时频域图像进行拼接，得到实际拼接图像；利用所述目标损伤识别模型对所述实际拼接图像进行损伤识别。

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长沙理工大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960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”。