基于计算机视觉与深度学习的结构健康监测异常数据分析方法.pdf

简介：
本文探讨了一种结合计算机视觉和深度学习技术用于分析结构健康监测中的异常数据的方法，旨在提高检测准确性和效率。通过智能算法识别建筑或基础设施潜在的安全隐患，为维护工作提供科学依据。 本段落探讨了基于计算机视觉与深度学习技术的结构健康监测数据异常检测方法。 首先介绍的是计算机视觉领域，它旨在使机器能够理解图像和视频中的环境信息。这项技术涵盖图像处理、模式识别、事件检测等众多方面，在本研究中被应用于捕捉并分析建筑设施上的外观变化。 其次提到的是深度学习，这是一种模仿人脑神经元工作方式的特殊人工网络类型。利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其他算法在多个领域取得了显著成就，包括图像和语音识别等。本研究中采用这些技术来检测结构健康监测数据中的异常情况。 接下来是关于结构健康监测的概念及其重要性说明：这是一种土木工程领域的关键方法，用于实时或接近实时地监控大型建筑的安全性和可靠性状态。通过安装传感器收集相关数据以实现对设施状况的持续追踪，但此类数据往往包含由环境因素、设备故障等引起的噪声和异常值。 文中提到的一大挑战是如何区分由于结构损伤引起的数据异常与错误测量导致的问题。传统方法主要关注于过滤掉这些噪音干扰，然而对于识别错误信息则需要专业知识且耗时较长，并成为自动预警系统的一个障碍点。 为应对这些问题，作者们提出了一种新的数据清洗和异常检测方案，灵感来源于现实世界中的手动检查流程并结合了计算机视觉与深度学习技术。虽然文中未详述具体步骤和技术细节，但可以推断该方法涉及训练模型识别正常结构状态的特征，并利用这些模式来发现偏离常态的现象。 文章作者包括哈尔滨工业大学的研究人员Zhiyi Tang、Hui Li和Yufeng Zhang等人，在上述领域内有丰富的研究成果。 总结来说，基于计算机视觉与深度学习的数据异常检测方案有望通过分析大规模监测数据实现对建筑设施状态的自动评估及预警。这种方法对于提升结构健康监测效率以及确保基础设施安全运行具有重要意义。尽管本段落未能详细说明具体实施方案，但其主题在工程界和人工智能领域都具备重要的理论价值和应用潜力。