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龙图腾网获悉交通运输部天津水运工程科学研究所申请的专利一种高桩码头结构损伤识别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：CN120296684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510781718.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种高桩码头结构损伤识别方法及系统是由郭畅;王洋;郭喜亮;王路遥;于通顺;于洋;王志慧;王泽可;王万淇;任永威;刘冠廷设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高桩码头结构损伤识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种高桩码头结构损伤识别方法及系统，涉及码头损伤识别技术领域。本发明通过多源数据（应变、形变、缺陷）的协同采集突破了单一传感器监测盲区，多源数据被整合为时空对齐的多源异构数据，为深度学习模型提供高维度输入；模型输出的损伤特征向量与动态阈值库匹配，实现从“数据采集‑特征融合‑损伤决策”的全链路闭环。具体的，多维度数据采集提升检测覆盖性，标准化与融合处理增强抗干扰能力，深度学习模型提升损伤解析精度，动态阈值库实现自适应决策。

本发明授权一种高桩码头结构损伤识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高桩码头结构损伤识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：基于分布式光纤传感网络实时采集高桩码头的结构应变数据与温度数据，生成第一数据集； 步骤S2：通过三维激光扫描仪获取所述高桩码头的表面形变数据，生成第二数据集； 步骤S3：利用超声断层扫描仪对所述高桩码头的内部结构进行无损检测，获取超声断层原始信号数据，生成第三数据集； 步骤S4：对所述第一数据集、所述第二数据集和所述第三数据集进行特征提取与标准化处理，包括通过主成分分析进行降维，采用归一化算法消除量纲差异，并基于地理信息系统坐标对齐特征向量，生成多源异构数据； 步骤S4包括：步骤S4-1：将所述第一数据集中的结构应变数据输入希尔伯特-黄变换模块，分解为多个固有模态函数，提取主频成分及瞬态能量特征，生成频域特征向量； 步骤S4-2：将所述第二数据集中的表面形变数据输入迭代最近点算法模块，去除噪声点并基于所述地理信息系统坐标进行配准，提取桩帽位移量及桩体倾斜角度，生成形变梯度向量； 步骤S4-3：将所述第三数据集中的超声断层原始信号数据输入反投影重建算法模块，解析内部缺陷的几何参数与位置信息，生成层析成像图谱； 步骤S4-4：将所述频域特征向量、所述形变梯度向量及所述层析成像图谱输入归一化模块，消除量纲差异后，通过主成分分析进行降维，生成标准化的多源异构数据； 步骤S5：将所述多源异构数据输入预先训练的深度学习模型中，通过卷积神经网络提取空间特征，并通过长短期记忆网络分析时序关联，生成融合后的损伤特征向量； 步骤S6：基于所述损伤特征向量，结合动态更新的损伤阈值库进行相似度匹配，输出损伤位置与损伤等级。

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交通运输部天津水运工程科学研究所，其通讯地址为：300456 天津市滨海新区新港二号路37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”。