一种融合物理机理、人工智能与BIM模型的隧道结构病害多源数据增强方法

本发明公开了一种融合物理机理、人工智能与BIM模型的隧道结构病害多源数据增强方法，属于人工智能数据处理技术领域。本发明旨在解决现有数据增强方法生成的病害数据缺乏物理真实性约束以及多源数据间存在跨模态逻辑矛盾的问题。该方法首先基于BIM模型建立多源数据的统一空间对齐映射；其次构建有限元模型生成物理场条件，并将其注入多源条件生成网络以约束生成数据的力学合理性；进而通过层次化融合策略增强多模态特征交互；最后利用跨模态一致性评估与迭代修正机制消除模态间的逻辑冲突。本发明能够生成符合物理规律且逻辑一致的高质量增强数据，有效提升隧道病害智能识别模型的训练效果。