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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112504336A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011355420.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 苏州南智传感科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种滑坡区管道变形监测系统，包括滑坡稳定性监测模块、滑坡支护体监测模块、环境参量监测模块、管道应变监测模块和光纤光栅解调仪；滑坡稳定性监测模块、滑坡支护体监测模块、环境参量监测模块和管道应变监测模块使用若干个光纤光栅传感器监测管道变形及管道所处滑坡区的滑坡灾害情况；滑坡稳定性监测模块、滑坡支护体监测模块、环境参量监测模块和管道应变监测模块通过传输光纤与光纤光栅解调仪连接。本发明可远程实时监测管道设置的滑坡区岩土体变形的核心参量，具有引线少、抗干扰、耐腐蚀、测量操作方便、易于管理的优点。
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公开(公告)号：CN213748552U
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202022805221.X
申请日：2020-11-26
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 苏州南智传感科技有限公司
Abstract: 本实用新型提供一种滑坡区管道变形监测系统，包括滑坡稳定性监测模块、滑坡支护体监测模块、环境参量监测模块、管道应变监测模块和光纤光栅解调仪；滑坡稳定性监测模块、滑坡支护体监测模块、环境参量监测模块和管道应变监测模块使用若干个光纤光栅传感器监测管道变形及管道所处滑坡区的滑坡灾害情况；滑坡稳定性监测模块、滑坡支护体监测模块、环境参量监测模块和管道应变监测模块通过传输光纤与光纤光栅解调仪连接。本实用新型可远程实时监测管道设置的滑坡区岩土体变形的核心参量，具有引线少、抗干扰、耐腐蚀、测量操作方便、易于管理的优点。
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公开(公告)号：CN117330125A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311211484.X
申请日：2023-09-20
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司
Inventor： 费瑞振 , 张春雷 , 张继清 , 王立暖 , 周吉涛 , 石波 , 林森斌 , 张鹏 , 王正松 , 曾佳亮 , 景佳亮 , 张晨明 , 张浩亮 , 龚贵清 , 林家桢 , 吴薪柳 , 李得昌 , 张建国 , 王彪 , 杨跃
Abstract: 本发明公开了盾构穿越中既有高铁隧道光纤监测装置及数据处理方法，包括以下步骤：在隧道隧道处安装布设光纤监测装置；将布光纤监测装置与处理终端建立数据通信；对监测数据中的数据异常值进行剔除，进行监测数据的初步处理和整编，得到初步处理监测数据；进行数据分析，得到包括工程安全状态和应采取措施的评估决策；建立报警等级，将评估决策转换为报警等级进行直观输出；按照上述步骤实时进行监测，并周期性对光纤监测装置进行人工复测。本发明通过对监测数据的除杂处理，得到准确的监测数据，通过对监测数据的分析，能够找到对应的报警等级，通过输出报警等级能够对应施工中的处理措施，本发明解决了新建盾构穿越既有高铁的监测难题。
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公开(公告)号：CN115456973A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211057460.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 石家庄铁道大学 , 中国铁路设计集团有限公司 , 中铁十二局集团有限公司
Abstract: 本发明提供渗漏水病害检测与识别模型的建立方法、装置及设备，该方法包括：获取含有标记信息的样本图像集，其中，样本图像集包括第一图像集和第二图像集，第一图像集为经过分割处理过的渗漏水图像，第二图像集为经过人工标记过的渗漏水图像；将样本图像集输入至预先构建的渗漏水病害检测与识别网络中，对渗漏水病害检测与识别网络进行训练，得到训练好的渗漏水病害检测与识别模型；其中，训练好的渗漏水病害检测与识别模型用于对待检测的渗漏水图像进行检测及识别。本发明通过使用少量的含有标记信息的人工标记过的渗漏水图像和大量经过分割处理过的含有标记信息的渗漏水图像对构建的渗漏水病害检测与识别网络进行训练，提高了模型的精确度。
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公开(公告)号：CN115456972A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211053725.8
申请日：2022-08-31
Applicant: 石家庄铁道大学 , 中国铁路设计集团有限公司 , 中铁十二局集团有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06T7/62 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种混凝土裂缝检测与识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取预设样本库中的多个裂缝图像样本；对每个裂缝图像样本分别进行人工标记，得到含有第一标记的第一标签图像，其中，第一标记指示图像中的裂缝；对第一标签图像进行边缘检测，得到含有第二标记的第二标签图像，其中，第二标记指示图像中裂缝的边缘；基于每个裂缝图像样本及其第一标签图像、第二标签图像，对预先构建的裂缝检测与识别模型进行训练，得到训练好的裂缝检测与识别模型；基于训练好的裂缝检测与识别模型对待检测的图像进行裂缝检测与识别。本发明提供的裂缝检测与识别方法可以提高对细微裂缝的检测与识别的精度。
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