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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种桥梁损伤检测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：CN119540183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411610019.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种桥梁损伤检测方法及系统是由香超;荣学亮;袁维;贾浩文;陈伟;张彦玲;李春雨设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桥梁损伤检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种桥梁损伤检测方法及系统，属于桥梁工程技术领域，该方法通过获取待检测桥梁的高分辨率图像、三维点云数据和光谱数据；将获取的待检测桥梁的高分辨率图像、三维点云数据和光谱数据输入构建的桥梁损伤检测模型的输入模块，确定图像的特征向量、点云的全局特征向量和光谱特征向量；构建的桥梁损伤检测模型的特征融合模块对图像的特征向量、点云的全局特征向量和光谱特征向量进行融合，将获得的融合后的各模态的特征表示通过在不同层级上进行交互和融合，获得融合后的特征向量，在DNN分类层通过分类器输出桥梁损伤检测类型。该方法能够提高桥梁损伤检测的准确性。

本发明授权一种桥梁损伤检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种桥梁损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过无人机系统自主导航采集待检测的桥梁的高分辨率图像，识别桥梁表面的缺陷，包括裂缝、锈蚀和表面损伤；利用LiDAR设备，生成的三维点云数据，提供桥梁的几何形状和结构信息，识别桥梁的变形、位移和几何缺陷；通过红外相机捕捉桥梁的温度分布数据，检测由于腐蚀、裂缝或材料缺陷引起的内部温度异常；通过多光谱或高光谱传感器提供的光谱数据，分析待检测的桥梁的材料的化学成分变化，包括涂层老化、腐蚀反应； 构建网络模型；所述网络模型包括输入模块和特征融合模块；在特征融合模块中引入多个交叉注意力模块和多模态Transformer网络，每个交叉注意力模块通过交叉注意力机制和Transformer自注意力机制分别对高分辨率图像、三维点云数据和光谱数据对应的各模态的特征向量进行融合，获取各模态特征向量融合后的特征表示，并将其输入DNN分类层，输出分类结果；对构建的网络模型进行训练，获取桥梁损伤检测模型； 将获取的待检测桥梁的高分辨率图像、三维点云数据和光谱数据输入桥梁损伤检测模型的输入模块，确定图像的特征向量、点云的全局特征向量和光谱特征向量；特征融合模块对图像的特征向量、点云的全局特征向量和光谱特征向量进行融合，将获得的融合后的各模态的特征表示通过在不同层级上进行交互和融合，获得融合后的特征向量，在DNN分类层通过分类器输出桥梁损伤检测类型； 通过引入递归神经网络，对图像的特征向量、点云的全局特征向量和光谱特征向量进行处理，从每个模态数据中提取时间序列特征，获取各模态的时序特征； 引入时序预测模块和动态更新机制，基于扩展的状态空间模型或非线性动态系统模型，输入当前和历史数据，预测未来的损伤趋势，输出实时更新损伤识别结果；当有新的数据输入时，通过动态更新机制修正当前的损伤识别结果； 引入损伤累积模型，该损伤累积模型累积了各个时间段内的损伤信息，通过加权累积和衰减机制对各个时间段内的损伤信息进行处理，评估桥梁的长期健康状态进行趋势分析，识别出潜在的结构劣化趋势；通过观察裂缝扩展速度的加速，预测桥梁结构的失效时间，并建议进行预防性维护。

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