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公开(公告)号：CN112508254B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011375669.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 国网江苏电力设计咨询有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06F18/2135 , G06F18/27 , G06Q10/063 , G06N20/20 , G06Q50/06 , G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种变电站工程项目投资预测数据的确定方法，通过构建变电站工程项目投资预测指标体系，采集并处理变电站工程项目投资预测指标数据，构建基于XGBoost算法的变电站工程项目投资预测模型，向变电站工程项目投资预测模型输入变电站工程项目数据，根据变电站工程项目投资预测模型的输出结果准确确定变电站工程项目投资数据，其针对提升变电站工程投资预测的目标，建立变电站工程项目投资预测指标体系，构建了基于XGBoost的变电站工程投资预测模型，通过XGBoost预测模型得到的投资预测数据能为决策者提供较为准确的参考数据，支撑建设投资预测的优化辅助决策技术，解决变电站工程投资预测的数据与精确度协调问题。
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公开(公告)号：CN112508254A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011375669.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 国网江苏电力设计咨询有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种变电站工程项目投资预测数据的确定方法，通过构建变电站工程项目投资预测指标体系，采集并处理变电站工程项目投资预测指标数据，构建基于XGBoost算法的变电站工程项目投资预测模型，向变电站工程项目投资预测模型输入变电站工程项目数据，根据变电站工程项目投资预测模型的输出结果准确确定变电站工程项目投资数据，其针对提升变电站工程投资预测的目标，建立变电站工程项目投资预测指标体系，构建了基于XGBoost的变电站工程投资预测模型，通过XGBoost预测模型得到的投资预测数据能为决策者提供较为准确的参考数据，支撑建设投资预测的优化辅助决策技术，解决变电站工程投资预测的数据与精确度协调问题。
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公开(公告)号：CN105912655A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610219411.9
申请日：2016-04-11
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F9/44521 , G06F16/29 , G06F16/957
Abstract: 本发明涉及基于WebGL的三维模型显示方法及相应的Web?BIM工程信息集成管理系统。该三维模型显示方法包括：将BIM工程项目的IFC模型文件转换为OBJ模型文件，利用JavaScript程序，通过OBJ?JavaScript交互，根据第一步所得OBJ模型文件，在支持WebGL的浏览器页面中显示BIM工程项目的三维模型。该管理系统包括系统数据库，以及分别与系统数据库通信连接的数据交互模块、GIS集成模块、信息查询模块、用户管理模块以及管理决策支持模块。本发明利用WebGL技术实现了BIM模型的Web?3D浏览。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119378750A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411515845.4
申请日：2024-10-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06F8/20 , G06F18/211 , G06F18/20 , G06F18/27 , G06N20/10 , G06N3/02 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的建筑隐含碳排放预测方法，步骤如下：S1：综合考虑建筑施工活动，定性与定量分析建筑隐含碳排放结构，选取主要碳排放来源作为目标预测模型的输出参数；S2：系统识别建筑隐含碳排放的影响因素，采用灰色关联度分析选取关联度较大的影响因素作为目标预测模型的输入特征；S3：制作数据收集表格，面向实际施工项目开展数据采集；S4：使用机器学习算法构建施工消耗量预测模型；S5：结合碳排放因子完成建筑隐含碳排放预测；S6：依据S1‑S5的方法，使用Python开发建筑隐含碳排放预测装置。本发明可实现在建筑初步设计阶段快速便捷地估算建筑隐含碳排放水平，进而支持低碳设计优化、方案比选以及决策管理等。
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公开(公告)号：CN119810913A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411871492.1
申请日：2024-12-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V20/52
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的混凝土施工过程与工人健康监测系统，包括输入模块、计算模块和输出模块。输入模块实时采集施工现场画面，并利用嵌入式设备进行实时处理。计算模块接收输入模块采集的数据，包括混凝土工人姿态、设备操作状态以及具体施工任务要求。系统利用改进的YOLOv8‑D和YOLOv8‑P算法，精确检测施工设备和混凝土工人的姿态特征。此外，系统通过支持SVM对施工操作类别进行分类与识别，并结合ST‑GCN分析连续多帧图像数据，捕捉施工现场中工人姿态与设备状态的动态变化。输出模块的功能包括施工过程分析和健康监测。系统通过人机交互界面以语音播报的形式向操作员反馈施工状态及预警信息，帮助其及时调整操作方式，确保施工过程的安全和高效。
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公开(公告)号：CN119314279A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411406037.4
申请日：2024-10-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高层建筑智能建造平台工人注意力安全风险监测预警系统，该系统融合了现代信息技术、物联网与人工智能技术，由注意力检测模块、数据分析模块和预警与响应模块三个关键部分组成。注意力检测模块通过可穿戴设备和固定式传感器实时监测工人的生理和行为数据；数据分析模块负责将监测数据安全传输至云端或本地服务器，并利用人工智能算法进行深度分析，以评估工人的注意力状态；预警与响应模块则在检测到注意力下降或安全隐患时，自动触发预警并执行应急措施，确保施工安全和提升作业效率。
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公开(公告)号：CN112434099A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011251349.4
申请日：2020-11-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/2457 , G06Q40/06
Abstract: 本申请涉及一种PPP项目社会资本方合作网络的可视化智能分析方法。该方法包括：从PPP综合信息平台获取PPP项目信息；根据PPP项目信息建立PPP项目初始数据库；从PPP项目初始数据库中提取各社会资本方的信息，生成初始社会资本方信息表；根据初始社会资本方信息表中社会资本方的信息，进行企业性质爬取，获得表征了各社会资本方企业性质的社会资本方信息表；对PPP项目初始数据库中的PPP项目信息进行分析，获得表征了各社会资本方与PPP项目中标关系的中标关系表；通过社会网络分析软件，根据PPP项目信息、社会资本方信息表以及中标关系表，生成可视化的PPP项目社会资本方合作网络。本方法无需人工检索，提高了企业战略规划和项目管理效率。
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公开(公告)号：CN118710221A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411108138.3
申请日：2024-08-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习与生成式人工智能的塔机吊装方案生成系统，包括输入模块、计算模块、输出模块；所述输入模块一方面通过摄像头收集施工实时画面，基于深度学习算法进行施工人员、物料的位置锚定；另一方面，通过人机交互界面获取操作员输入的语句文本，同时嵌入常见施工任务可供操作员直接选择，附加语音识别实现信息采集功能；所述计算模块是接收输入模块收集的数据信息包括施工画面人‑机‑环字幕信息和人员输入的任务要求，进行语义解析、语义表示、语义匹配、查询和推理进行吊装方案配寻；所述输出模块的主要功能是接收计算模块输出的吊装方案，通过人机交互界面与语音播报实现对操作员的吊装方案反馈；本发明实现了塔机吊装方案自主生成，提升了生产效率，降低了操作风险。
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