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公开(公告)号：CN118279548A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410413065.2
申请日：2024-04-08
Applicant: 河海大学
IPC: G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/20
Abstract: 本发明的一种基于改进YOLOv5算法的多层钢筋交叉点识别定位方法，属于钢筋交叉点定位方法，包括：S1：拍摄钢筋交叉图像并预处理；S2：钢筋交叉图像输入到YOLOv5中进行训练；S3：识别钢筋交叉图像生成目标框；S4：对目标框中像素的深度数据进行分类，删除异常类；S5：选出平均深度值最小的“类”；S6：建立与S5中目标框大小相同的一个新矩阵，将平均深度值最小的“类”中的各个像素在该新矩阵中定义；S7：将新矩阵转化为二值图像，提取出钢筋的骨架图像；S8：对钢筋的骨架图像使用骨架交叉点识别算法，得到钢筋绑扎点。该方法能忽略背景对绑扎点的影响，能准确定位钢筋未绑扎点。
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公开(公告)号：CN114839059A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210381005.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明属于土工测试领域，涉及拉伸过程中裂缝自由拓展的土体双轴拉伸装置。包括工作平台、四叶草形模具组件、拉伸组件、自由田格以及传感器组件。四叶草形模具组件包括承载受拉部件，承载受拉部件的数量为四个，四个承载受拉部件围成四叶草形模具腔，四叶草形模具腔用于装载黏土以形成四叶草形试样。自由田格可移动设置在工作平台上且位于四叶草形模具腔内以承托四叶草形试样。承载受拉部件可移动安装于工作平台且在制作四叶草形试样的过程中，通过可拆卸连接件固定于工作平台。拉伸组件包括四个拉伸件，四个拉伸件分别与四个承载受拉部件连接。传感器组件用于感应拉伸过程中四叶草形试样的应力以及位移。本发明的测试项目更多且测试准确度更高。
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公开(公告)号：CN114522874A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210177317.7
申请日：2022-02-25
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明涉及土工试验领域，涉及一种土石分离装置，特别是一种将掺砾黏土循环使用的土石分离装置。本发明包括长度可变式旋动杆、抬升杆、360°旋转杆、固定底座、旋动组件、筛振组件、暖风组件、筛振底座；采用360°旋转杆结构，通过固定底座固定在地面，且将旋动组件、筛振组件和暖风组件同时围绕360°旋转杆安装，极大地利用了实验室的空间，为砾石和黏土的分离提供了便利。本发明提供的将掺砾黏土循环使用的土石分离装置，可以解决常规掺砾黏土力学试验后，砾石料和黏土料循环使用的问题，有效避免人为手工分离，极大地降低了工作量，将繁琐的程序由机器代替。且在冬季低温原因，黏土跟砾石不易分离，本装置可以更好的代替手工分离。
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公开(公告)号：CN114186808A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111393251.7
申请日：2021-11-23
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明涉及一种分析大坝安全状况的改进变权AHP‑模糊综合评价法，包括如下步骤：构建水库安全评价层次结构模型；获取水库基础运行资料及历次安全鉴定成果；确定水库安全等级及评分区间；构造评价二级参评量安全程度的评语集；求出各项二级参评量的变权权重及模糊隶属度矩阵；求出各项一级参评量和最终层的模糊综合评价矩阵，并求得相应的模糊综合得分，得出最终安全评价结论。本发明提供了一种改进均衡系数取值方法，可以有效降低基于状态变权向量和均衡函数的传统变权AHP因对均衡系数取值的主观性和盲目性等缺陷对评价结果的客观性和真实性的影响，能够更好地暴露水库现状安全隐患，并为后续水库除险加固方案的制定和工作的开展提供一定参考依据。
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公开(公告)号：CN106411481A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611010629.X
申请日：2016-11-17
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: H04L1/18 , H04B11/00 , H04B13/02 , H04J3/0685 , H04L7/0012 , H04L7/0037
Abstract: 本发明涉及一种海洋声通信中的联合差错控制与时钟同步方法及系统，本联合差错控制与时钟同步方法包括如下步骤S1，收放双方信道预约；步骤S2，发送端配置；以及步骤S3，数据传输，以实现差错控制与时钟同步；本发明的联合差错控制与时钟同步方法针对水下声通信的JSW(Juggle-like Stop-and-Wait)传输技术，在数据传输过程中融入了差错控制技术，在此基础上，再将时钟同步融入其中，实现了差错控制与时钟同步的有机结合，从而能有效地提高了海洋通信系统的通讯性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119128399B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411595137.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 河海大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于水利工程技术领域，涉及一种水工结构泄洪振动响应的超参数优化预测的方法，包括如下步骤：收集水工结构不同空间部位的泄洪振动数据，划分输出特征和输入特征；采用计算Pearson相关系数和最大信息系数的方法对输入特征重要性进行排序与筛选，筛除最不相关的输入特征；对筛选后的输入特征进行归一化和滑移窗口迭代预测模式预处理；建立BO‑CNN‑BiLSTM‑CA并行网络模型，将预处理后的数据输入网络模型，进行超参数的优化并对振动响应进行预测；采用偏依赖理论为贝叶斯超参数优化的合理性提供解释；本发明可以有效提升振动预测模型的预测性能和超参数优化过程的可信度。
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公开(公告)号：CN119128399A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411595137.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 河海大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于水利工程技术领域，涉及一种水工结构泄洪振动响应的超参数优化预测的方法，包括如下步骤：收集水工结构不同空间部位的泄洪振动数据，划分输出特征和输入特征；采用计算Pearson相关系数和最大信息系数的方法对输入特征重要性进行排序与筛选，筛除最不相关的输入特征；对筛选后的输入特征进行归一化和滑移窗口迭代预测模式预处理；建立BO‑CNN‑BiLSTM‑CA并行网络模型，将预处理后的数据输入网络模型，进行超参数的优化并对振动响应进行预测；采用偏依赖理论为贝叶斯超参数优化的合理性提供解释；本发明可以有效提升振动预测模型的预测性能和超参数优化过程的可信度。
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公开(公告)号：CN114522874B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210177317.7
申请日：2022-02-25
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明涉及土工试验领域，涉及一种土石分离装置，特别是一种将掺砾黏土循环使用的土石分离装置。本发明包括长度可变式旋动杆、抬升杆、360°旋转杆、固定底座、旋动组件、筛振组件、暖风组件、筛振底座；采用360°旋转杆结构，通过固定底座固定在地面，且将旋动组件、筛振组件和暖风组件同时围绕360°旋转杆安装，极大地利用了实验室的空间，为砾石和黏土的分离提供了便利。本发明提供的将掺砾黏土循环使用的土石分离装置，可以解决常规掺砾黏土力学试验后，砾石料和黏土料循环使用的问题，有效避免人为手工分离，极大地降低了工作量，将繁琐的程序由机器代替。且在冬季低温原因，黏土跟砾石不易分离，本装置可以更好的代替手工分离。
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公开(公告)号：CN106506361A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611010630.2
申请日：2016-11-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H04L12/721 , H04W40/18 , H04W40/20 , H04W40/22 , H04W84/18
CPC classification number: Y02D70/30 , Y02D70/38 , Y02D70/39 , H04L45/14 , H04L45/70 , H04W40/18 , H04W40/20 , H04W40/22 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种水声传感网络路由算法及系统，所述水声传感网络路由算法包括：步骤S1，获得网络拓扑结构；步骤S2，电势分配；以及步骤S3，构建路由；本发明的水声传感网络路由算法克服了局部最小点导致寻找路由失败的技术问题，尤其适合在海洋环境中的水声传感器网络中确定其路由。
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公开(公告)号：CN119180218A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411641203.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了时间序列预测技术领域的一种导墙时空振动趋势预测方法，包括将与导墙横河向振动响应特征相关性超过阈值的数据，输入CNN‑BiLSTM‑CBAM模型，得到导墙横河向振动模态分量预测值；将导墙横河向振动模态分量预测值相加，得到导墙横河向预测振动信号，所述CNN‑BiLSTM‑CBAM模型输入特征为与导墙横河向振动响应特征相关性超过阈值的数据，输出特征为导墙横河向振动响应数据经过分解得到的多个模态分量。本发明将导墙时空振动响应数据分解为多个模态分量，降低了导墙振动数据的复杂性，基于时空振动数据和导墙横河向振动模态分量得到导墙横河向预测振动信号，解决了导墙振动时空振动趋势预测精度不准确的问题。
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