、尊敬的各位评委老师，大家好！ PPT第一页讲解内容 我们团队的项目是“基于树莓派集群微型神经网络的数字孪生桥梁健康监测系统” PPT第二页讲解内容 我国桥梁健康监测领域长期受限于传统系统架构僵化、监测维度单一、数据链路效率低下、高运维成本、物理部署约束及系统性平台缺失等痛点问题，严重制约结构安全评估效能 PPT第三页讲解内容 交通运输部文件提出了2025年底前我国将实现跨江跨海跨峡谷等长大桥梁结构健康监测系统全面建立的目标，明确了“安全第一、预防为主，明确责任、分级管理，突出重点、分步实施，单桥监测、联网运行”的原则 PPT第四页讲解内容 针对上述问题和政策，本团队自主研发了智能桥梁健康监测终端设备，通过多维度技术突破实现监测架构柔性重构、数据全息感知与云端协同分析，为桥梁全生命周期管理提供系统性解决方案 PPT第五页讲解内容 在（树莓派集群微型神经网络数据处理与预测系统）中我们将若干个树莓派进行集成，形成了树莓派集群，利用卷积神经网路，将采集到的实况组成数据库，通过分段光流法来实时检测桥梁的实际变化情况，并不断的通过卷积神经网络训练并建立预测系统 PPT第六页讲解内容 在视觉系统中，通过Blender建模技术利用虚拟视觉传感器来判断视觉传感器是否最优，并来连接摄像头组成视觉系统 PPT第七页讲解内容 在数字孪生模型与云服务器组成的控制监控系统中，我们通过建立数字孪生模型，生成对抗神经网络，建立可视化系统并上传至云端，建立云上监控系统来得到实时的现场反馈 PPT第八页讲解内容 在采集设备上，我们将视觉传感器模块，能源模块和以同步器为主的附加模块优化集成，组成了由多个摄像机组成的视觉系统 PPT第九页讲解内容 在采集设备上，我们讲动态树莓派放到了前处理模块中，将树莓派集群放到了中央处理模块中构建了由多个树莓派与神经系统组成的集群服务器数据处理与预测系统 PPT第十页讲解内容 树莓派具备较强的计算能力，集成数据处理单元后可以在本地进行实时数据处理和分析，这意味着数据可以立即得到响应，支持实时决策和控制。树莓派丰富的接口和扩展能力以及广泛的社区支持，使得开发和集成各种自定义的数据处理算法和应用程序变得更加容易 PPT第十一页讲解内容 在计算机数据模拟的准备阶段，我们利用钢尺的衰减震动通过Blender的python API建立模型分析 PPT第十二页讲解内容 并通过了模型桥正弦激振的试验反馈构建了 无需人工靶点标记的自主采集全息位移信息算法 PPT第十三页讲解内容 我们在成果应用的过程中专门做了 系统的去噪数据与桥挠度仪识别的数据模拟实验 PPT第十四页讲解内容 目前，我们的作品得到了检测单位的认可，该作品目前是与黑龙江省交通规划勘察设计院的合作项目 PPT第十五页讲解内容 本项目并非从零开始，而是建立在师兄师姐多年研究基础之上。逐步迭代升级系统架构，积累测试数据。以老师作为纽带，将实验室前期在传感器部署、数据算法领域的成果，与我们当前的树莓派集群、数字孪生技术深度融合，最终形成这一代创新方案 PPT第十六页讲解内容 我们的团队全部来自城市轨道交通工程技术（高本贯通）专业，专业背景高度统一