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龙图腾网获悉广东省建设工程质量安全检测总站有限公司;广东省建筑科学研究院集团股份有限公司申请的专利一种基于荧光造影的浑浊水域桥梁桩墩病害智能检测方法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：CN119310096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411833032.X，技术领域涉及：G01N21/91；该发明授权一种基于荧光造影的浑浊水域桥梁桩墩病害智能检测方法是由孙书航;黄玲;高聪;乔奋义;刘兵设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于荧光造影的浑浊水域桥梁桩墩病害智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于荧光造影的浑浊水域桥梁桩墩病害智能检测方法，包括获取声波反射信号，判断桥梁桩墩是否存在病害；构建荧光喷射装置喷射参数预测模型，确定荧光喷射装置喷射参数；获取桥梁桩墩表面的荧光分布图像，并提取荧光分布图像中病害区域的区域轮廓；构建病害区域的病害诊断模型，判断桥梁桩墩的病害区域的病害类型和病害严重程度；构建病害聚集区域的结构风险评估模型，评估病害聚集区域的结构风险程度；计算病害区域发展速率，并生成预防性维护策略；根据桥梁桩墩维护结果，持续调整预警阈值和监测策略。本发明通过结合无损检测技术、荧光喷射技术及智能分析，实现了桥梁桩墩病害的高效检测和维护优化。

本发明授权一种基于荧光造影的浑浊水域桥梁桩墩病害智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于荧光造影的浑浊水域桥梁桩墩病害智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据不同材料的声波传播速度和桥梁桩墩的厚度，确定无损检测设备的声波发射频率和声波发射功率，通过水下机器人搭载的无损检测设备发射声波并获取声波反射信号，判断桥梁桩墩是否存在病害；通过桥梁桩墩历史检测记录获取荧光喷射装置的历史喷射参数、对应检测时间的水下环境参数以及荧光剂附着效果，构建荧光喷射装置喷射参数预测模型，确定当前水下环境参数下荧光剂附着效果为优的荧光喷射装置喷射参数；利用水下机器人搭载荧光喷射装置对存在病害的桥梁桩墩处喷射荧光剂，获取桥梁桩墩表面的荧光分布图像，并提取荧光分布图像中病害区域的区域轮廓；获取病害区域的区域特征数据，并构建病害区域的病害诊断模型，判断桥梁桩墩的病害区域的病害类型和病害严重程度，制定病害严重程度为高的病害区域的维护策略；根据桥梁桩墩的病害区域数量和面积，判断是否为病害聚集区域，并根据历史病害聚集区域的病害特征数据，构建病害聚集区域的结构风险评估模型，评估病害聚集区域的结构风险程度；通过历史病害区域的荧光分布图像，获取病害区域面积变化速率和病害区域深度发展速率，计算病害区域发展速率，并对病害区域发展速率超过预设速率阈值的病害区域进行预防性维护活动；根据桥梁桩墩维护结果，判断桥梁桩墩的维护效果，并基于维护效果，持续调整预警阈值和监测策略；其中，所述通过桥梁桩墩历史检测记录获取荧光喷射装置的历史喷射参数、对应检测时间的水下环境参数以及荧光剂附着效果，构建荧光喷射装置喷射参数预测模型，确定当前水下环境参数下荧光剂附着效果为优的荧光喷射装置喷射参数，包括:若判断桥梁桩墩存在病害，则通过桥梁桩墩历史检测记录获取荧光喷射装置的历史喷射参数、对应检测时间的水下环境参数以及荧光剂附着效果，喷射参数包括荧光剂喷射角度、压力和速度，水下环境参数包括水温、浑浊度和流速，荧光剂附着效果包括优、良和差；根据历史喷射参数、对应检测时间的水下环境参数以及荧光剂附着效果，使用循环神经网络进行模型训练，构建荧光喷射装置喷射参数预测模型；通过水下机器人搭载的多功能水下传感器，实时监测水下环境参数，使用荧光喷射装置喷射参数预测模型，确定当前水下环境参数下荧光剂附着效果为优的荧光喷射装置喷射参数，并将得到的喷射参数设置到荧光喷射装置；其中，所述获取病害区域的区域特征数据，并构建病害区域的病害诊断模型，判断桥梁桩墩的病害区域的病害类型和病害严重程度，制定病害严重程度为高的病害区域的维护策略，包括:通过计算病害区域的区域轮廓内的像素数量，确定病害区域的面积；采用形态系数计算公式，计算病害区域的形态系数，其中，为区域的形态系数，L为病害区域的周长，为包围病害区域的最小外接矩形面积，A为病害区域的实际面积；通过计算病害区域的中心位置确定病害区域的位置，使用Sobel算子计算病害区域内的荧光强度变化速率，得到病害区域的荧光强度梯度分布，确定病害区域的梯度特征，包括平均荧光强度、最大荧光强度和梯度方向的标准偏差；将病害区域的面积、区域形态系数、位置和荧光强度梯度特征进行标准化处理，并组合成一个特征向量，构成病害区域的区域特征数据；通过桥梁桩墩历史检测记录，获取桥梁桩墩的历史病害区域的区域特征数据，并为病害区域的区域特征数据标注对应的病害类型标签和病害严重程度标签，使用随机森林算法进行模型训练，构建病害区域的病害诊断模型，病害类型包括但不限于裂缝、剥落和露筋，病害严重程度包括高、中和低；通过光学相机实时获取病害区域的区域特征数据，使用训练好的病害区域的病害诊断模型，判断桥梁桩墩的病害区域的病害类型和病害严重程度，制定并实施针对病害严重程度为高的病害区域的桥梁桩墩维护策略。

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