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公开(公告)号：CN116336977A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310191659.9
申请日：2023-03-02
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 桂林理工大学
Inventor： 马俊 , 郑洪 , 彭利辉 , 曹成度 , 周吕 , 姚洪锡 , 钟晶 , 储诚诚 , 高华 , 胡晓斌 , 费亮 , 胡玉雷 , 郑跃 , 袁辉 , 柏华军 , 夏旺 , 蒋道君 , 殷鹏程
Abstract: 本发明属于桥梁监测技术领域，公开了一种基于空间的桥梁变形监测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待监测桥梁的桥梁监测数据；根据所述桥梁监测数据确定监测点坐标；根据所述监测点坐标得到目标部位定位信息；根据所述桥梁监测数据确定长期变形时间序列和短期变形时间序列；根据所述长期变形时间序列和所述短期变形时间序列确定变形时间序列信息；根据所述桥梁监测数据确定线性变形信息和非线性变形信息；根据所述线性变形信息和所述非线性变形信息确定地理形变图信息；根据所述目标部位定位信息、所述变形时间序列信息和所述地理形变图信息确定所述待监测桥梁的变形沉降监测信息。通过上述方式，实现了提高桥梁变形沉降监测的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN116379906A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310191660.1
申请日：2023-03-02
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 中国铁建股份有限公司
Inventor： 马俊 , 郑洪 , 彭利辉 , 曹成度 , 周吕 , 姚洪锡 , 钟晶 , 储诚诚 , 高华 , 胡晓斌 , 费亮 , 胡玉雷 , 郑跃 , 袁辉 , 柏华军 , 夏旺 , 蒋道君
Abstract: 本发明属于桥梁监测技术领域，公开了一种基于时间的桥梁变形监测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待监测桥梁的监测时间信息；根据所述监测时间信息确定北斗监测时间和干涉雷达监测时间；根据所述北斗监测时间通过北斗卫星进行监测，以确定北斗监测变形信息；根据所述干涉雷达监测时间通过地基合成孔径干涉雷达进行监测，以确定干涉雷达监测变形信息；根据所述北斗监测变形信息和所述干涉雷达监测变形信息确定所述待监测桥梁的变形监测信息。通过上述方式，基于不同的北斗监测时间和干涉雷达监测时间确定不同的组合监控方式，从而通过北斗和合成孔径干涉雷达技术进行基于时间的桥梁变形监测，提高了桥梁的变形和沉降监测的时间分辨率。
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公开(公告)号：CN116124052A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310191665.4
申请日：2023-03-02
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司
Abstract: 本发明属于桥梁监测领域，公开了一种桥梁综合变形监测系统及方法。该方法包括：北斗监测模块获取北斗卫星数据，根据北斗卫星数据确定待监测桥梁的目标部位定位信息，并将目标部位定位信息发送到信息处理模块；地基雷达干涉监测模块采集桥梁形变数据，根据桥梁形变数据确定待监测桥梁的变形时间序列信息，并将变形时间序列信息发送到信息处理模块；星载沉降监测模块获取待监测桥梁的星载数据，根据星载数据确定地理形变图信息，并将地理形变图信息发送到信息处理模块；信息处理模块根据目标部位定位信息、变形时间序列信息和地理形变图信息确定待监测桥梁的变形沉降监测信息。通过上述方式，实现了提高桥梁及周边地区的变形监测精度。
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公开(公告)号：CN113532374B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110736051.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种地面沉降检测方法、装置、设备和存储介质，方法包括：通过雷达监测器获得第一雷达监测点在雷达视线方向的第一变形数据；根据第一变形数据获得第一雷达监测点地面沉降的第一数据；第一雷达监测点为多个雷达监测点中的任一雷达监测点；通过卫星监测站获得卫星监测点地面沉降的第二数据；将第一数据和第二数据进行融合处理，获得目标监测点地面沉降的第三数据；根据第三数据校正第二雷达监测点在雷达视线方向的第二变形数据，获得第二雷达监测点校正后的第三变形数据；第二雷达监测点为所述多个雷达监测点中除第一雷达监测点以外的任意雷达监测点；基于多个第三变形数据确定地面的沉降量。
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公开(公告)号：CN113532374A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110736051.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种地面沉降检测方法、装置、设备和存储介质，方法包括：通过雷达监测器获得第一雷达监测点在雷达视线方向的第一变形数据；根据第一变形数据获得第一雷达监测点地面沉降的第一数据；第一雷达监测点为多个雷达监测点中的任一雷达监测点；通过卫星监测站获得卫星监测点地面沉降的第二数据；将第一数据和第二数据进行融合处理，获得目标监测点地面沉降的第三数据；根据第三数据校正第二雷达监测点在雷达视线方向的第二变形数据，获得第二雷达监测点校正后的第三变形数据；第二雷达监测点为所述多个雷达监测点中除第一雷达监测点以外的任意雷达监测点；基于多个第三变形数据确定地面的沉降量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111274919A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010051792.0
申请日：2020-01-17
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的五官检测方法、系统、服务器及介质，基于卷积神经网络的五官检测方法包括获取人脸图像，并基于人脸关键点算法对所述人脸图像进行预处理，得到输入图像；建立基于SSD算法的网络模型；获取所述输入图像输入至所述网络模型，基于分类损失函数和位置位置损失函数的约束，来调整网络权重使得网络模型的输出的分数更加贴合人脸五官状态，并通过加权的方式得到整体五官分数。采用监督学习的方法实现将去除背景信息的人脸图像输入到网络模型中，输出五官分数，使得用户对自己五官有清晰的认知，根据分数得到最优五官，辅助用户在化妆时凸显出自己五官的优处，以及对不足部位进行弥补，最好形成较好的妆容观感。
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公开(公告)号：CN111368770A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010164725.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼点检测与跟踪的手势识别方法，利用骨骼点检测模型检测所有工厂人员的骨骼点，得到对应检测框，利用对象跟踪算法统计工厂人员，并生成对应的跟踪器，同时判断所述检测框与所述跟踪器内存储的跟踪框的匹配度，并再次利用所述对象跟踪算法统计所述工厂人员的被跟踪情况，然后将所述图像输入到CNN模型中依次经过4组卷积层进行特征提取后，对所述跟踪框利用ROI Align得到设定尺寸的区域特征图，再经过2组全连接层得到特征向量，然后依次经过LSTM模型中的舍弃门、添加门和输出门进行训练后，输出设定特征向量，并根据所述设定特征向量，由SoftMax分类器预测是否存在做手势的过程，准确检测工厂人员是否做出正确完整连贯的倒车手势。
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公开(公告)号：CN119533554A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411503718.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 桂林理工大学 , 广西交科集团有限公司
Abstract: 本申请涉及监测设备技术领域，公开了一种岩溶塌陷监测装置及施工方法，包括高度连接调节机构，其用于设备高度的改变，并与其他机构连接，预埋机构，其设置在高度连接调节机构的底部，用于高度连接调节机构的预先安装和安装后的稳固，中心轴，其固定于高度连接调节机构的顶部，用于提供安装固定的位置，太阳能板，其数量为两个，分别位于中心轴的外部两侧，用于电能的提供，监测控制箱，其数量为两个，位于高度连接调节机构的外部。通过高度连接调节机构的收缩带动两个太阳能板进行折叠，从而能够在夜晚不使用的时候将太阳能板折叠，使得展开的时间缩短，因此能够降低鸟类或者其他生物对太阳能板的损坏概率，降低了经济损失。
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公开(公告)号：CN111145338B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201911299304.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于单视角RGB图像的椅子模型重建方法及系统，包括图像编码器、多层感知器、SDF解码器、3D模块、2.5D草图模块和2D草图模块，所述图像编码器和所述多层感知器分别和所述SDF解码器连接，所述SDF解码器、所述3D模块、所述2.5D草图模块和所述2D草图模块依次连接，使用所述图像编码器RGB图片中获得全局特征，并结合所述多层感知器从查询点中提取局部特征，一同输入SDF解码器，得到SDF值，通过识别等值面提取三维模型，经过透视投影，得到2.5D草图，结合纹理编码向量输入循环一致性对抗网络，并放宽一对一的限制，得到多角度的带纹理的2D草图，可得到精细结构的三维模型，同时能灵活的生成多角度的2D图像。
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公开(公告)号：CN116627922A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310694176.0
申请日：2023-06-13
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/174
Abstract: 本发明涉及文件压缩技术领域，具体涉及一种GNSS观测数据文件的压缩方法，包括S1对GNSS观测文件进行读取，得到历元数据；S2读取历元数据中的每个历元的观测数据和钟差，并对观测数据和钟差进行作差运算，对相邻历元中同一卫星相应位置数据做差，得到缓冲数据并输出；S3初始化字典，设置前缀为空，读取所述缓冲数据的第一个字符赋值给所述前缀，得到前缀P；S4读取所述缓冲数据的下一个字符C，令P1＝P+C，判断P1是否在所述字典中，若在，则令P＝P1，若否，则输出P的字典索引并输出码字，并将P1添加到所述字典里，再将P赋值为C，使得P＝C；S5判断缓冲数据是否读完，若否，则重复步骤S4，若是，则输出当前前缀的字典索引。
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