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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于北斗网格码的桥梁健康监测方法及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：CN121561537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511946243.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于北斗网格码的桥梁健康监测方法及系统是由何原荣;林君楠;余小林;孙李胜;冯培源;李宏鑫;康玉婷;曹鑫凯设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于北斗网格码的桥梁健康监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于北斗网格码的桥梁健康监测方法及系统，包括以下步骤：S1：构建桥梁空间索引模型，根据北斗网格编码规则为桥梁结构生成多层级空间索引，建立构件与网格拓扑关系表；S2：执行多模态数据特征提取，通过预训练的卷积神经网络对桥梁影像数据进行缺陷识别，通过长短期记忆网络对传感器时序数据进行异常模式检测；本发明实现了空间索引与智能算法的深度耦合。使相邻区域的健康状态评估相互参考，增强空间连续性，同时利用网格层级结构实现多尺度特征聚合，使模型能够同时捕捉局部缺陷与整体结构响应的关联性。在模型训练过程中，引入空间一致性正则化，确保相邻网格单元的评估结果保持合理连续，显著降低误判率。

本发明授权一种基于北斗网格码的桥梁健康监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于北斗网格码的桥梁健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建桥梁空间索引模型，根据北斗网格编码规则为桥梁结构生成多层级空间索引，建立构件与网格拓扑关系表； S2：执行多模态数据特征提取，通过预训练的卷积神经网络对桥梁影像数据进行缺陷识别，通过长短期记忆网络对传感器时序数据进行异常模式检测； S3：实现基于网格索引的特征融合，以北斗网格码为索引键，对提取的影像特征和时序特征进行空间对齐与加权融合，生成结构化特征向量； 所述S3中的特征融合包括： 基于北斗网格码层级关系确定空间关联度，计算不同分辨率网格单元之间的权重系数；执行时空对齐，将不同采样频率的监测数据映射至统一时间轴，将异构数据映射至统一空间网格，应用自适应加权机制，根据数据质量指标和定位精度动态调整各数据源在融合过程中的贡献权重； 空间关联度主要依据以下三类信息综合确定： 层级关系信息表示不同网格的包含关系或邻近程度，空间位置关系基于网格单元中心点的空间位置确定几何邻近性，语义相似性信息基于各网格对应的影像特征、时序特征的相似程度确定语义相关性； 为不同网格单元分配融合权重，实现跨尺度、跨区域的特征聚合，北斗网格编码系统将地球表面划分为多级网格单元，各级网格之间具有明确的父子包含关系； 对于任意两个网格单元和，其中，且为网格对应的层级，L为预设的北斗网格剖分层级，其空间关联度定义为： ； 其中： ：层级关联度分量，反映网格间的父子包含关系； ：空间距离关联度分量，反映网格中心点间的几何距离； ：语义关联度分量，反映网格内监测数据的语义相似性； ：权重系数，满足； 贡献权重计算公式为：，其中，为第个传感器的定位误差均方根，为防除零的平滑因子； S4：执行健康状态评估，将所述结构化特征向量输入预训练的随机森林集成学习模型，计算输出桥梁各部位的健康状态指标及置信度； S5：动态优化预测模型，根据新增监测数据和人工反馈校正信息，自动调整模型参数并更新健康评估准则； 其中，采用增量学习策略，保留历史知识的同时吸收新样本信息； S6，还包括可视化预警机制，将步骤S4得到的各北斗网格单元的健康状态指标与对应的网格码进行绑定，选取颜色梯度方式表达健康程度； 基于Cesium三维引擎实现网格化可视化，实现穿透式数据探索，支持从整桥宏观状态到构件微观数据的双向追溯，基于健康状态变化率和阈值模型生成多级预警，通过消息队列实时推送预警信息至管理终端。

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