基于深度学习的桥梁健康状态监测与预警系统设计与实现

基于深度学习的桥梁健康状态监测与预警系统设计与实现

1. 系统总体架构

本系统采用B/S 架构，由数据采集层、数据处理层、深度学习模型层、Web后端层及前端可视化层组成。

• 后端框架：Django (负责ORM、API、用户认证)
• 深度学习：TensorFlow 2.x / Keras (构建LSTM-Autoencoder异常检测模型)
• 数据处理：Pandas, NumPy, Scikit-learn
• 数据库：MySQL (存储结构化数据) + Redis (缓存实时数据)
• 前端：Vue.js + ECharts (数据可视化)
• 通信协议：WebSocket (实时推送预警)

2. 数据库设计 (Django Models)

首先定义核心数据结构。假设传感器数据包含：应变、振动加速度、温度、位移。

# models.pyfrom