一种基于计算机视觉和深度学习技术的结构健康监测异常数据诊断方法

摘要

本发明提供一种基于计算机视觉和深度学习技术的结构健康监测异常数据诊断方法，是为了解决现有方法难以处理具有多种异常模式的情形，容易产生过处理和欠处理的问题，且人工专家干预的自动化程度低，成本昂贵的缺点而提出的，包括：将待诊断监测数据由时间序列数据通过数据可视化处理转换为时域响应图像数据和频域响应图像数据；根据同一个数据段对应的时域响应图像数据和频域响应图像数据组成双通道时频响应图；从双通道时频响应图中选取样本并标注样本的异常类型，构成训练集；将训练集输入至卷积神经网络模型中，将训练后的模型作为异常数据诊断器；将待诊断监测数据输入至异常数据诊断器中得到诊断结果。本发明适用于结构健康数据监测。