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龍圖騰網恭喜河北道橋工程檢測有限公司申請的專利一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119559167B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510111671.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法及系統是由周海成;彭玖良;楊麗萍;左志國;趙華龍;耿美薇;趙曉輝;趙暉;李昂;程小玲;林紅星;翟碩;楊娜;陳楠;周傲寒;申海濤;李航;張賓杰;劉志強;賈文虎;孫字宇;馮靈璞;賈琦琦;宋金偉設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及橋梁檢測領域，具體涉及一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法及系統。方法包括，同時采集橋梁結構的3D高斯散射數據和環境傳感器數據；基于預先訓練的深度學習模型，將采集到的3D高斯散射數據與環境傳感器數據進行動態融合；根據環境傳感器數據實時調整3D高斯散射數據的權重，補償環境因素對散射數據的影響，得到融合后的綜合數據集；利用3D高斯函數對融合后的綜合數據集進行建模，生成高斯輻射場模型；對橋梁結構的健康狀況進行智能檢測，得到檢測結果，識別潛在損傷并提供維護建議。本發明提高了橋梁檢測精度、減少了環境因素的干擾，實現了動態監測和智能評估。

本發明授權一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于3D高斯散射的橋梁結構檢測方法，其特征在于，包括，S1、同時采集橋梁結構的3D高斯散射數據和環境傳感器數據；S2、基于預先訓練的深度學習模型，將采集到的3D高斯散射數據與環境傳感器數據進行動態融合；根據環境傳感器數據實時調整3D高斯散射數據的權重，補償環境因素對散射數據的影響，得到融合后的綜合數據集；S3、利用3D高斯函數對融合后的綜合數據集進行建模，生成高斯輻射場模型；S4、對橋梁結構的健康狀況進行智能檢測，得到檢測結果，識別潛在損傷并提供維護建議；在3D高斯函數對融合后的綜合數據集進行建模的過程中，還包括以下步驟，S31、通過深度學習算法對高斯輻射場模型的參數進行自適應優化；優化過程中，引入閉環反饋機制，將接收的檢測結果反饋至建模過程，動態調整3D高斯函數的參數；步驟S4的具體步驟包括，對生成的高斯輻射場模型數據進行預處理，提取與橋梁結構健康狀態相關的特征向量，所述特征向量包括散射強度、分布模式、位置信息和環境影響因子；對提取的特征向量進行進一步提取和編碼，生成高維特征向量；將提取的高維特征向量輸入到預訓練的機器分類模型中，進行健康狀態分類，輸出橋梁結構的健康狀態分類結果，包括正常、輕微損傷、中度損傷和嚴重損傷四個等級；利用置信度評分機制，對每個分類結果進行置信度評估，篩選出置信度低于預設閾值的區域，標記為待進一步分析區域；對標記的待進一步分析區域，進行損傷區域的識別和特征增強，輸出損傷區域的精確位置和形狀，并生成增強后的損傷特征向量；利用特征增強后的損傷特征向量，結合環境傳感器數據，對損傷區域進行多維度特征分析，提取損傷區域的擴展趨勢、深度和面積特征，生成損傷區域的嚴重程度量化評估報告，并提供不確定性分析結果；將健康狀態分類結果、損傷區域的嚴重程度量化評估報告以及不確定性分析結果整合作為檢測結果；根據檢測結果，生成針對性的維護建議；所述維護建議包括修復優先級、修復方法和預計修復時間；利用預設的規則引擎，結合損傷類型和嚴重程度，調用相應的維護策略庫；同時，引入動態優化機制，根據實時檢測結果動態調整維護策略，優化維護建議。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河北道橋工程檢測有限公司，其通訊地址為：050000 河北省石家莊市高新區裕華東路404號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。