一种桥梁的安全评估方法、装置、设备、介质和程序产品与流程

本发明属于安全评估的，特别涉及一种桥梁的安全评估方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术：

1、随着我国交通基础设施建设的持续推进，大跨度桥梁在气候老化、车辆超载、地质灾害等复杂服役环境下面临较大挑战。桥梁作为交通网络的关键节点，其结构安全状态直接关系到公共安全。建立桥梁结构健康监测（shm）系统，运用传感技术与数据分析手段实现灾害预警与养护评估，是保障桥梁长期安全运营的重要技术手段。

2、传统桥梁健康监测系统经历了人工巡检主导、单一传感器阈值报警，至当前多源传感器数据集成管理的演进过程。在大跨度特殊桥梁（如悬索桥、系杆拱桥）工程实践中，现有系统通常在桥梁关键部位布设大量传感器网络，包括监测环境的温湿度计、超声波风速仪，以及监测结构响应的三向加速度计、静力水准仪、双轴倾角仪、表面应变计等。这些底层监测数据通过边缘计算网关汇聚并回传至云端数据库，采用主成分分析（pca）、自编码神经网络等预设数学模型提取数据潜在特征并生成安全评估指标。

3、随着大语言模型的兴起，相关领域开始探索将大模型应用于桥梁智能运维。在基于大语言模型的智能体（ai agent）系统中，"技能"（skill）是指封装了特定业务逻辑的功能调用单元，例如"日常巡检报告生成"、"结构健康评估"、"紧急有限元反演分析"等，每个技能对应一套完整的执行流程。系统将所有可用技能集中存储在技能库（skill library）中，并通过技能路由（skill routing）机制，根据用户输入的自然语言指令，从技能库中选出最合适的技能来执行。目前较为相近的实现方案，多是将桥梁健康状态数据输入大模型，或构建通用型微调模型辅助生成巡检报告。例如，授权号为cn120106123b的《一种基于桥梁智慧养护大模型的多智能体交互方法》，通过获取多维度桥梁领域数据集训练并微调基座大模型，结合多智能体系统进行协同交互与管理决策。此类方案的技能路由机制完全依赖文本语义相似度——即将用户指令与技能描述文本进行语义匹配，选出语义最相近的技能执行。然而，桥梁结构健康监测涉及实时传感器数据采集与物理执行指令下发，与纯文本问答场景存在本质差异——技能调度错误在物理系统中可能引发不可逆后果。现有方案尚未解决大模型在高危物理场景下的技能调度安全性问题。

技术实现思路

1、本申请通过一种桥梁的安全评估方法、装置、设备、介质和程序产品，解决了纯语义路由在高危物理场景下的安全盲区问题——即使用户语言表述与当前物理危险状态不匹配的问题，实现了在高危物理场景下依然能够将路由结果纠正为正确的紧急技能的技术效果。为解决上述技术问题，本申请提出了五个方面。

2、第一方面，本申请提出了一种桥梁的安全评估方法，包括：响应于用户输入的自然语言指令，生成对目标桥梁的评估任务，并获取所述目标桥梁的各相物理特征向量；根据各相所述物理特征向量确定所述目标桥梁的当前危险等级；根据所述当前危险等级和所述自然语言指令确定对所述评估任务的执行流程；根据各相所述物理特征向量和所述执行流程对所述目标桥梁进行安全评估。

3、在一些实施例中，所述根据各相所述物理特征向量确定所述目标桥梁的当前危险等级，包括：根据各相所述物理特征向量确定所述目标桥梁的危险综合指数；根据所述危险综合指数和预设的危险等级对照表确定所述目标桥梁的当前危险等级。

4、在一些实施例中，所述根据所述当前危险等级和所述自然语言指令确定对所述评估任务的执行过程，包括：根据预设技能库中各技能的精简元数据摘要确定所述预设技能库中各技能与所述自然语言指令的相似度；根据所述当前危险等级和所述相似度在所述预设技能库中确定执行所述评估任务的主要技能；根据所述主要技能的有向无环图确定所述执行流程。

5、在一些实施例中，所述根据所述当前危险等级和所述相似度在所述预设技能库中确定执行所述评估任务的主要技能，包括：根据各技能的技能优先等级和所述当前危险等级确定各技能的物理因子；根据所述当前危险等级、所述物理因子和所述相似度确定各技能的融合路由等分；确定融合路由等分符合预设规则的技能为所述主要技能。

6、在一些实施例中，所述根据所述主要技能的有向无环图确定所述执行流程，包括：根据所述自然语言指令确定所述评估任务的预设任务等级；当所述预设任务等级与所述当前危险等级不匹配时，根据所述当前危险等级对所述主要技能的有向无环图执行剪枝操作，形成所述执行流程。

7、在一些实施例中，所述方法还包括：当所述当前危险等级高于所述预设任务等级至少两级时，遍历所述预设技能库中所有技能；将技能优先等级与所述当前危险等级相匹配的技能确定为紧急技能；将所述紧急技能中除所述主要技能外的其他技能插入到所述执行流程中。

8、第二方面，本申请提出了一种桥梁的安全评估装置，包括：第一获取模块，用于响应于用户输入的自然语言指令，生成对目标桥梁的评估任务，并获取所述目标桥梁的各相物理特征向量；第一确定模块，用于根据各相所述物理特征向量确定所述目标桥梁的当前危险等级；第二确定模块，用于根据所述当前危险等级和所述自然语言指令确定对所述评估任务的执行流程；第一预测模块，用于根据各相所述物理特征向量和所述执行流程对所述目标桥梁进行安全评估。

9、第三方面，本申请提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

10、第四方面，本申请提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

11、第五方面，本申请提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

12、本申请通过一种桥梁的安全评估方法，包括：响应于用户输入的自然语言指令，生成对目标桥梁的评估任务，并获取所述目标桥梁的各相物理特征向量；根据各相所述物理特征向量确定所述目标桥梁的当前危险等级；根据所述当前危险等级和所述自然语言指令确定对所述评估任务的执行流程；根据各相所述物理特征向量和所述执行流程对所述目标桥梁进行安全评估。解决了纯语义路由在高危物理场景下的安全盲区问题——即使用户语言表述与当前物理危险状态不匹配的问题，实现了在高危物理场景下依然能够将路由结果纠正为正确的紧急技能的技术效果。

1.一种桥梁的安全评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各相所述物理特征向量确定所述目标桥梁的当前危险等级，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前危险等级和所述自然语言指令确定对所述评估任务的执行过程，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前危险等级和所述相似度在所述预设技能库中确定执行所述评估任务的主要技能，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述主要技能的有向无环图确定所述执行流程，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.一种桥梁的安全评估装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述方法的步骤。