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[发明专利]基于双通道卷积神经网络的桩基础多缺陷识别方法及其系统-CN202310219472.5在审
发明人：伍川生;葛曼;范伟暄;卓德兵;漆玲玲;张建强;郝天琪;彭杨霞;李宇悦;王梦雨;申超月 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于双通道卷积神经网络的桩基础多缺陷识别方法，S1.对存在多缺陷的桩基础施加多次振动激励，并获取振动激励经过桩基础反射后的振动反射信号；S2.将振动反射信号进行滤波处理；S3.将滤波前和滤波后的振动反射信号均转换成时频信号图；S4.将滤波前和滤波后的振动反射信号输入至双通道卷积神经网络的一维通道中且滤波前的振动反射信号的时频信号图和滤波后的振动反射信号的时频信号图输入至双通道卷积神经网络的二维通道中并对双通道卷积神经网络进行训练,直至双通道卷积神经网络训练完成；S5.对待测桩基础施加振动激励，获取待测桩基础的振动反射信号进行滤波处理，并将待测桩基础滤波后的振动反射信号转换成时频信号图；S6.将待测桩基础滤波后的振动反射信号输入至双通道卷积神经网络的一维通道中且将待测桩基础滤波后的振动反射信号的时频信号图输入至双通道卷积神经网络的二维通道中，得到待测桩基础的缺陷类别。
基于双通道卷积神经网络桩基础缺陷识别方法及其系统

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