Аннотация:
Современные компьютерные технологии открывают возможности для инноваций в широком спектре приложений. На смену традиционным подходам, в основе которых лежат визуальные и ручные методы, все чаще приходят автоматизированные процессы за счет использования киберфизических систем. Настоящая работа является примером этой тенденции и посвящена использованию машинного зрения на основе глубокого обучения для классификации действующих нагрузок на мосты и поддержки систем оптического сканирования для мониторинга состояния строительных конструкций. Система оптического сканирования контролирует состояние строительных конструкций (здания, мосты, дамбы и т.д.) путем измерения возможного смещения координат характерных точек, что позволяет выявить аномальное поведение конструкции, возможно, связанного с ее повреждением. При анализе мостовых конструкций использование подобной оптической сканирующей системы несколько затруднено из-за проезда транспортных средств по мосту, что вызывает его колебания. Причем эти колебания моста и, соответственно, смещения координат не обязательно связаны с повреждением моста. Таким образом, требуется классификатор нагрузок на мост для определения корреляции измеряемых смещений координат характерных точек с колебаниями, вызванными взаимодействием с ним транспортных средств, чтобы отличить нормальное поведение конструкции от аномального состояния и выявить тенденции, указывающие на нежелательную деформацию моста, или спрогнозировать поведение моста во времени под действием нагрузки.