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公开(公告)号：CN115797649A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211313293.X
申请日：2022-10-25
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种复杂背景下的裂缝提取方法，包括：1.构建裂缝测度并对图像进行二值化；2.细化裂缝二值图，生成骨架图，并提取关键点；3.用直线将关键点相连生成裂缝结构线图；4.根据裂缝长度、方向、像素相似度等条件将距离较近的裂缝连接；5.剔除骨架长度较短的裂缝；6.根据相邻结构线的方位角、结构线长度等特征对结构图进行分级，提取主结构线和各次级结构线；7.将上级结构线作为基准，以上下级结构线的交点为分界，对上级结构线和下级结构线周围的像素做假设检验，像素分布具有一致性时合并；8.对分级裂缝进行筛选，剔除不符合条件的假裂缝，最终提取图像中的裂缝。与三种不同的经典或最先进的算法进行对比，本发明的裂缝提取效果更优。
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公开(公告)号：CN114998673A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210513592.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于本地自注意力机制的大坝缺陷时序图像描述方法，对输入大坝缺陷时序图像进行帧采样，使用卷积神经网络提取特征序列，并将该序列作为自注意力编码器的输入；编码器由基于可变自注意力机制的Transformer网络构成，能够动态建立每一帧的上下文特征关系；采用基于本地注意力机制的LSTM网络生成描述文本，使得预测的每一个单词都能与图像帧建立特征关系，建立图像和文本的上下文依赖以提高文本生成的准确率。本发明在计算图像帧的全局自注意力的基础上添加了动态机制，避免了过大的参数量导致模型收敛缓慢。添加本地注意力的LSTM网络能够直接建立图像和文本两个模态数据之间的对应关系，使得生成的描述文本更准确，包含的信息更全面。
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公开(公告)号：CN112540369A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011355738.1
申请日：2020-11-27
Applicant: 武汉大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合GNSS与升降轨时序InSAR的滑坡三维形变解算方法，属于风险识别技术领域，用于解决现有检测方式结果不全面的技术问题。方法包括：获取目标监测区域GNSS监测周期内的多幅升、降轨雷达卫星原始影像；通过时序InSAR方法，获取目标监测区域升、降轨雷达视角下的地表形变；对目标监测区域升、降轨雷达视角下的地表形变进行三维方向上的分解；通过融合InSAR‑GNSS三维联合解算模型，计算目标监测区域的三维形变，根据所述三维形变，对目标监测区域进行滑坡识别。上述方法有效的解决了InSAR难以获取三维形变的问题，又实现了GNSS高时间分辨率和高平面位置精度与InSAR技术高空间分辨率和高程变形精度的有效统一，对获取滑坡三维形变场具有很高的实用性。
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公开(公告)号：CN110158551B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910365415.1
申请日：2019-04-30
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 天津大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明涉及一种泄洪洞多通气孔供气系统的优化设计方法，属于泄洪洞结构优化设计技术领域。该方法将泄洪洞及其多通气孔供气系统中的水流和气流流动视为水‑气分层流，将整个结构划分为多个微元段，并分别列出各个微元段的水流和气流的质量守恒和动量守恒方程，联立各个方程进行迭代求解，基于对水‑气流场的求解，通过改变通气孔结构布置，重复求解步骤可对泄洪洞多通气孔供气系统进行结构设计优化。本发明方法对于大型泄洪洞工程的需气量更准确，且可给出洞内气压预测；具有设置简单，修改方便且可在几十秒内给出计算结果的优势，尤其适用于在泄洪洞结构设计阶段的频繁修改和计算要求，易于推广应用。
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公开(公告)号：CN111896953A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010748417.1
申请日：2020-07-30
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开基于自适应KF的时序InSAR流域库岸形变预测方法，包括以下步骤：SAR影像选取、影像数据配准、生成差分干涉图、设计自适应卡尔曼滤波器、新增影像处理和形变预测；本发明根据差分干涉相位模型详细推导自适应卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程，与时序InSAR的技术流程相结合建立形变预测的理论模型，有效预测流域库岸大面积观测区域的形变趋势，得到较高精度和高空间分辨率的形变预测值，适用于大范围的流域库岸区域形变预测,且预测精度较高，通过精确预测流域库岸形变量在未来时刻的量值，给相关人员提供预警信息，提示管理者对潜在的形变异常库岸位置进行安全检查，有效减少了灾难发生和财产损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111896950A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010781736.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于地基雷达的滑坡灾害应急监测方法，包括：勘测选点及现场布设；数据获取：设置地基雷达的观测参数，确定滑坡数据获取的观测时间和观测范围；数据传输：搭建数据传输网络；干涉处理：利用GAMMA软件对相邻的两景影像数据进行干涉处理，获取干涉图；相位解缠：对干涉图进行滤波处理，并选取相位解缠的起始点，解缠得到直角坐标系下的相位解缠图；单个形变图生成：将直角坐标系下的相位解缠图转化到极坐标系下，生成单个形变图；总形变图生成：生成各时间段的总形变图和速率图，对感兴趣区域进行分析。本发明能够对滑坡进行长时间实时监测，获取滑坡区域的二维形变图，为滑坡地质灾害预警和治理提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN111881127A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010800819.1
申请日：2020-08-11
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/21 , G06F17/15 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供基于多项式耦合的流域库岸边坡安全监测数据检验方法，包括以下步骤：获取后台数据库观测数据序列及其对应的时间序列；将原始数据进行分段处理并进行多项式拟合；根据拟合结果计算整个时间序列的标准差，依次对测值数据进行判断，若测值与拟合值之差小于等于2倍标准差，则判断该测值数据正常，反之异常；本发明同时还提供了基于多项式耦合的流域库岸边坡安全监测数据检验系统。本发明实现了对流域库岸边坡安全监测数据的多项式拟合及异常数据判断的自动化处理，既保证了异常数据判别的有效性和准确性，也降低了人力资源的投入，实现了自动化的数据处理，适用于流域库岸边坡及其工程安全监测领域。
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公开(公告)号：CN119989783A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510049858.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 清华大学
IPC: G06F30/23 , G01M7/02 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本公开实施例提供一种重力坝非线性地震响应模型构建方法、装置、设备及介质，该方法基于重力坝结构的多自由度结构特性，构建重力坝结构整体的有限元平衡方程，作为重力坝结构的坝体‑地基系统；设定水库中的库水为不可压缩流体，则将库水对重力坝结构的动力作用作为对重力坝结构的坝体‑地基系统中质量矩阵添加的附加质量矩阵；将地震波作用添加至加入附加质量矩阵的坝体‑地基系统中，得到地震作用下的自由振动方程，作为重力坝非线性地震响应模型。通过本发明，能够构建有效解决重力坝建设工程抗震问题的重力坝非线性地震响应模型。
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公开(公告)号：CN119557951A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411603207.8
申请日：2024-11-11
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 大连理工大学 , 同济大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/12 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06T15/00 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及高土石坝震害评估技术领域，尤其涉及一种高土石坝震害快速评估系统，包括：云计算模块，用于获取和传输其他服务器的数据，并将获取的数据进行预处理；雾计算模块，与所述云计算模块连接，将所述云计算模块预处理的数据分析计算，并将计算结果写入数据库中；孪生体同步渲染模块，与所述雾计算模块连接，将所述数据库中的计算结果利用数字孪生技术映射处理，获得虚拟检测模型。通过先进的分布式架构，利用边缘、雾和云计算进行大坝震损评估，能够实现特高土石坝的自主和在线数字孪生，利用数字孪生技术将物理对象、虚拟模型和映射网络相结合，每个大坝的数字孪生体可以提供全面和真实的表示，从而实现有效的监测、分析和决策过程。
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公开(公告)号：CN114998673B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210513592.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于本地自注意力机制的大坝缺陷时序图像描述方法，对输入大坝缺陷时序图像进行帧采样，使用卷积神经网络提取特征序列，并将该序列作为自注意力编码器的输入；编码器由基于可变自注意力机制的Transformer网络构成，能够动态建立每一帧的上下文特征关系；采用基于本地注意力机制的LSTM网络生成描述文本，使得预测的每一个单词都能与图像帧建立特征关系，建立图像和文本的上下文依赖以提高文本生成的准确率。本发明在计算图像帧的全局自注意力的基础上添加了动态机制，避免了过大的参数量导致模型收敛缓慢。添加本地注意力的LSTM网络能够直接建立图像和文本两个模态数据之间的对应关系，使得生成的描述文本更准确，包含的信息更全面。
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