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龙图腾网获悉北京信通云峰科技有限公司申请的专利基于传感器数据的桥梁安全监测系统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：CN120337108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510828426.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于传感器数据的桥梁安全监测系统是由李红娜;张新立;曹淑君;张新华设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传感器数据的桥梁安全监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及安全监测技术领域，具体地说，涉及基于传感器数据的桥梁安全监测系统。其包括传感器测量单元实时监测桥梁的关键物理参数；数据采集与传输单元读取传感器数据，并对读取的传感器数据进行传输；数据处理与分析单元基于多模态物理感知特征融合方法提取传感器数据中反映桥梁健康状态的关键特征，通过支持向量机模型识别出传感器数据中的异常模式，并基于碳化‑锈蚀‑裂缝闭环反馈控制规则评估桥梁剩余寿命；信息管理单元存储数据处理与分析单元的分析结果，并展示监测的桥梁物理参数。本发明设计通过引入多模态物理感知特征融合方法，结合对抗学习、图小波变换与三维卷积神经网络，实现了对桥梁结构响应的高精度特征提取。

本发明授权基于传感器数据的桥梁安全监测系统在权利要求书中公布了：1.基于传感器数据的桥梁安全监测系统，其特征在于，包括： 传感器测量单元1，所述传感器测量单元1实时监测桥梁的关键物理参数； 数据采集与传输单元2，所述数据采集与传输单元2读取传感器数据，并对读取的传感器数据进行传输； 数据处理与分析单元3，所述数据处理与分析单元3基于多模态物理感知特征融合方法提取传感器数据中反映桥梁健康状态的关键特征，通过支持向量机SVM模型识别出传感器数据中的异常模式，并基于碳化－锈蚀－裂缝闭环反馈控制规则评估桥梁剩余寿命； 其中，通过支持向量机SVM模型识别出传感器数据中的异常模式，并基于碳化－锈蚀－裂缝闭环反馈控制规则评估桥梁剩余寿命，包括以下步骤： S2.1、选取桥梁无故障运行期间获取的数据作为训练集，利用时空图卷积网络预测裂缝扩展速率，使用高光谱图像融合CNN模型反演碳化深度； S2.2、使用提取的关键特征、裂缝扩展速率和碳化深度作为输入，训练支持向量机模型，训练过程中，通过交叉验证调整支持向量机模型的参数； S2.3、利用训练好的支持向量机模型对训练数据进行评分，如果评分超过预设的阈值b，则标记为此时间段的桥梁数据异常；否则视为正常； S2.4、基于长期桥梁的监测数据，构造桥梁性能退化序列，并以碳化区离子扩散速率与锈胀应力强度的比值k为指标，驱动碳化深度演化模型，再通过该碳化深度演化模型输出的动态结果，触发退化序列中的修正项； S2.5、将桥梁性能退化序列建模为非负、非递减的随机过程，并根据k值构建三类退化模式； S2.6、设定桥梁结构失效的退化阈值d，并基于k值动态调整退化阈值d； S2.7、根据当前累计的退化水平以及形状参数、尺度参数，计算从现在起到预计达到退化阈值d所需的时间，此时间即为桥梁剩余寿命； 信息管理单元4，所述信息管理单元4存储数据处理与分析单元3的分析结果，并展示监测的桥梁物理参数。

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