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摘要：本发明公开了基于无人机智能识别的斜拉索断丝预测与分类方法，属于斜拉索病害预测技术领域。解决了现有技术中传统的基于信号特征的斜拉索断丝识别方法识别效率低的问题；本发明根据无人机参数信息和操作信息，规划无人机最短飞行路径；采集斜拉索图像进行等分并更新图像像素，得到像素更新后的图像；构建数据集，将数据集输入到三种模型中进行训练，融合损失函数；建立强化模型到基础模型的层间损失函数，得到总损失函数，对三种模型进行训练，由最优模型输出最终的断丝识别结果；基于断丝出现的总数量和斜拉索中未断丝的单根钢丝承担的索力值得到，得到最终断丝状态。本发明实现了对斜拉索出现断丝的情况进行预测，可以应用于斜拉索病害预测。
主权项：1.基于无人机智能识别的斜拉索断丝预测与分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.根据无人机参数信息和操作信息，规划无人机最短飞行路径；S2.沿无人机最短飞行路径，采集斜拉索图像进行等分并更新图像像素，得到像素更新后的图像；S3.根据像素更新后的图像结合病害信息，构建数据集，将数据集输入到建立的基础模型、辅助模型和强化模型中进行训练，融合三种模型的损失函数，得到融合后的损失函数；S4.建立强化模型到基础模型的层间损失函数，结合融合后的损失函数，得到总损失函数，对三种模型进行训练，将训练完成的基础模型作为最终模型，输出最终的断丝识别结果；S5.根据最终的断丝识别结果，确认钢丝中存在断丝的斜拉索，基于斜拉索中断丝出现的总数量得到第一断丝状态结果，基于斜拉索中未断丝的单根钢丝承担的索力值得到第二断丝状态结果，综合断丝状态结果，得到最终断丝状态。
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百度查询： 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 基于无人机智能识别的斜拉索断丝预测与分类方法
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