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申请/专利权人：四川水发勘测设计研究有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和数字孪生的水工结构风险评估方法及系统，包括：首先通过获取水工结构参数，构建目标三维水工结构模型，并利用配置在数字孪生平台的关键模组识别模型和模组类型识别模型进行分析，确定当前水工结构模组，进而进行异常识别，最终得到水工结构的风险评估结果。如此设计，实现了水工结构的智能化、精准化风险评估，提高了评估效率和准确性。
主权项：1.一种基于深度学习和数字孪生的水工结构风险评估方法，其特征在于，包括：获取待评估水工结构的水工结构参数；将所述水工结构参数输入预设数字孪生平台，构建得到所述待评估水工结构对应的目标三维水工结构模型；所述目标三维水工结构模型由多个水工结构模组构成；调用配置于所述预设数字孪生平台的关键模组识别模型和模组类型识别模型对所述目标三维水工结构模型进行分析，得到所述目标三维水工结构模型的模组类型识别结果；根据所述模组类型识别结果，从所述多个水工结构模组中确定出当前水工结构模组；对所述当前水工结构模组进行异常识别，得到所述目标三维水工结构模型的水工结构风险评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川水发勘测设计研究有限公司 基于深度学习和数字孪生的水工结构风险评估方法及系统
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