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龙图腾网获悉青岛仁科信息技术有限公司申请的专利一种基于多模态数据的房屋结构健康检测方法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：CN119849143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411909910.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于多模态数据的房屋结构健康检测方法是由李德锋;李佳凝设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的房屋结构健康检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态数据的房屋结构健康检测方法，属于房屋结构健康检测技术领域，包括：通过先进的多模态传感器阵列全面采集房屋结构的振动、光纤应变、声发射、温度场和变形等多维监测数据。方法首先对采集的数据进行预处理，并进行材料性能测试，建立材料参数数据库。核心技术是运用贝叶斯网络计算多模态监测数据与性能测试数据的关联度，构建精确的关系函数，建立房屋结构健康状态方程组。通过对历史监测数据的深度拟合，开发出高度智能的结构健康评估模型，能精确计算损伤定位、温度异常、变形程度和累积损伤等关键指数；解决了现有的单一监测手段难以全面准确地评估结构的整体健康状态的技术问题。

本发明授权一种基于多模态数据的房屋结构健康检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的房屋结构健康检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、布设多模态传感器阵列，采集房屋结构的多模态监测数据，所述多模态监测数据包括振动监测数据、光纤应变监测数据、声发射信号数据、温度场监测数据以及变形监测数据； S20、对所述多模态监测数据进行预处理； S30、进行材料性能测试，建立房屋结构材料参数数据库，获取房屋结构性能测试数据； S40、采用贝叶斯网络计算所述多模态监测数据与性能测试数据的关联度，得到多模态数据关联矩阵，具体包括：首先建立贝叶斯网络的节点和边,其中节点包括各类监测数据和材料性能参数,边表示数据间的因果关系，然后基于历史监测样本数据,利用最大似然估计法计算各节点间的条件概率分布,得到后验概率，最后根据后验概率计算任意两个节点间的相关系数,构建多模态数据关联矩阵，具有刻画复杂系统中各因素的耦合作用,为建立健康状态评估模型奠定基础； S50、从预设的关系函数组合中选择对应的函数关系建立房屋结构健康状态方程组； S60、利用历史监测数据对所述房屋结构健康状态方程组进行拟合，得到拟合后的结构健康评估模型； S70、利用所述拟合后的结构健康评估模型计算得到损伤定位标识数据、温度异常指数数据、变形程度指数数据、累积损伤指数数据； S80、根据所述损伤定位标识数据、所述温度异常指数数据、所述变形程度指数数据、所述累积损伤指数数据生成房屋结构健康状态评估报告； 所述房屋结构健康状态方程组包括振动响应方程、应变分布方程、声发射特征方程、温度场分布方程、裂缝扩展方程、结构变形方程、损伤累积方程； 所述振动响应方程输入包括振动频率、振型数据、阻尼比数据，输出为结构模态参数； 所述应变分布方程输入包括修正后的光纤应变数据、结构刚度数据，输出为结构应变分布数据； 所述声发射特征方程输入包括声发射幅值数据、声发射频率数据、声发射持续时间数据、声发射能量数据，输出为损伤定位标识数据； 所述温度场分布方程输入包括表面温度数据、环境温度数据、材料热导率数据、表面辐射率数据，输出为温度异常指数数据； 所述裂缝扩展方程输入包括所述结构应变分布数据、应力强度因子数据，输出为裂缝扩展速率数据； 所述结构变形方程输入包括位移量数据、倾斜角数据、沉降量数据，输出为变形程度指数数据； 所述损伤累积方程输入包括应力循环次数数据、损伤阈值数据、所述裂缝扩展速率数据，输出为累积损伤指数数据。

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