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公开(公告)号：CN116674670A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310882363.1
申请日：2023-07-18
Applicant: 山东杰瑞交通服务开发有限公司 , 山东省交通规划设计院集团有限公司
IPC: B62D57/024 , B25J11/00 , H02G1/06 , B25J13/00
Abstract: 本发明公开了一种布设桥梁光纤光栅传感器的爬壁机器人及其布设方法，该爬壁机器人包括布缆单元、胶水喷涂单元、行走单元、负压吸附单元和控制单元；负压吸附单元包括负压真空壳体及其内部的负压风扇，负压真空壳体内部设置行走单元，控制单元中的控制器控制负压风扇将负压真空壳体内部的空气排出而形成负压，同时控制驱动电机运行来驱动行走轮，以此实现吸附行走；布缆单元包括导缆架及其末端设置的机械臂，胶水喷涂单元包括胶瓶、胶水喷头和遥控电机；该控制器控制遥控电机运行来驱动胶水喷头喷出胶瓶中的胶水，并控制机械臂将待布设光纤固定至待布设位置。本发明能够实现在桥梁表面布设光纤，一次性完成喷胶、布缆、粘贴工作，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN219978943U
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202321282771.5
申请日：2023-05-23
Applicant: 山东杰瑞交通服务开发有限公司 , 山东省交通规划设计院集团有限公司
Abstract: 本实用新型提供了一种道路养护施工安全防护预警主机及系统，所述预警主机包括：箱体，所述箱体的顶盖与固定在箱体内部的升降机构连接，所述顶盖能够在升降机构的带动下上下移动；顶盖上活动连接有监测元件，顶盖上开有用于容纳监测元件的第一凹槽，箱体的底部连接有用于箱体滑动的滑轮，箱体的底部或者靠近底部的位置连接有用于箱体固定的支撑件；本发明所述的预警主机完全折叠后能够形成一个可牵拉的方形箱体，使得现场施工人员能够更方便和快捷的布置。
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公开(公告)号：CN114112639B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111520332.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 山东高速股份有限公司 , 山东省交通规划设计院集团有限公司 , 长安大学
Abstract: 一种拉压双功能混凝土徐变试验装置及其试验方法，试验装置包括由下至上依次水平设置的底板、活动板、固定板、施力板、传载板和顶板，传载板与顶板之间设置有千斤顶，传载板与施力板之间设置有施力弹簧，固定板与活动板之间安装混凝土试件，混凝土试件的两侧沿形变方向安装位移传感器，施力板、固定板以及活动板之间连接施力杆，且施力杆分别通过活动螺栓与固定板以及活动板相连，固定板以及活动板的位置通过活动螺栓能够进行固定或释放。本发明装置具有操作过程简单，加载过程试件受荷稳定，混凝土试件固定紧密，适用于长期徐变测量，可通过转换加载方向，能实现拉伸和压缩两种徐变测试等优点。
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公开(公告)号：CN117496426A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311345482.X
申请日：2023-10-18
Applicant: 山东东方路桥建设有限公司 , 山东省交通规划设计院集团有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06V10/40
Abstract: 本发明提供基于互学习的预制梁工序识别方法及装置，能够在预制梁场复杂环境下进行预制梁工序的高精度识别。方法包括：步骤1，构建基于真实场景的预制梁工序数据集，并进行标注，用于训练模型；步骤2，建立静态数据增强网络；步骤3，建立动态语义增强网络；步骤4，构建双分支的互学习框架模型，第一分支为静态数据增强网络，第二分支为动态语义增强网络，在两个分支中引入交互损失函数并提出正样本对齐策略以便计算，与原损失函数加权相加得到最终的损失函数，从而取得每个网络模型的最佳权重；步骤5，将静态数据增强网络仅作为优化参数的辅助工具，使用最佳权重，并将去除随机擦除模块后的动态语义增强网络作为预制梁工序识别的推理模型。
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公开(公告)号：CN117011613A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311045293.0
申请日：2023-08-18
Applicant: 山东省交通规划设计院集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06Q10/0633 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种预制梁工序识别系统及方法，解决了现有技术中预制梁工序进度主要依靠人工巡查的问题，具有能够更加经济和高效的进行预制梁工序的识别的有益效果，具体方案如下：一种预制梁工序识别系统，包括龙门吊，龙门吊的两侧通过行进导轨支撑，龙门吊可沿着行进导轨移动；工序识别机构，工序识别机构安装于龙门吊的主梁，主梁设置第一导轨，工序识别机构包括依次连接的采集单元、通信单元和控制单元，控制单元还与移动控制单元连接，移动控制单元用于控制工序识别机构沿着第一导轨移动；控制单元，控制单元将分类结果与控制单元内置的工序分类模型进行匹配，从而识别采集单元传输的图像信息所对应的预制梁的工序。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116859352A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310542019.8
申请日：2023-05-11
Applicant: 山东高速基础设施建设有限公司 , 山东省交通规划设计院集团有限公司
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种路侧毫米波雷达设备运行状态评估方法及系统，该方法包括：获取待评估路侧毫米波雷达设备测量的同一目标的轨迹数据，构成待评估的轨迹数据集；基于轨迹数据集，确定路侧毫米波雷达设备运行状态多个评估指标所对应的评估指标值；基于评估指标等级隶属函数，计算每一评估指标值的隶属度，构建模糊评判矩阵；基于模糊评判矩阵和多个评估指标的权重系数，计算得到待评估路侧毫米波雷达设备的综合隶属度，以综合隶属度最大值所对应的评估等级作为最终的评估等级。本发明通过获取待评估路侧毫米波雷达设备测量同一目标的轨迹数据，利用层次分析和模糊综合评估法，客观评估待评估路侧毫米波雷达设备的运行状态，实现更准确的状态评估。
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公开(公告)号：CN116484213A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211595516.6
申请日：2022-12-13
Applicant: 山东省交通规划设计院集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06Q10/04 , G06Q50/08
Abstract: 本发明公开的基于投影重构与深度学习的公路结构健康预测方法及系统，包括：获取公路基础设施的监测数据；利用奇异值分解方法对监测数据进行重构分解，获得分解后数据；根据分解后数据和训练好的公路结构健康预测模型，获得公路结构健康预测结果，其中，公路结构健康预测模型的训练过程为：获取公路基础设施的历史监测数据；利用奇异值分解方法对历史监测数据进行重构分解，获得分解后历史监测数据；利用分解后历史监测数据对公路结构健康预测模型进行训练。实现了对公路结构健康的准确预测。
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公开(公告)号：CN114604334A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210240290.1
申请日：2022-03-10
Applicant: 山东省交通规划设计院集团有限公司 , 山东高速基础设施建设有限公司
IPC: B62D57/024 , G01N21/88
Abstract: 本发明提供了一种用于高桥墩及梁体病害检测的爬壁机器人及方法，包括抱箍式主体结构，抱箍式主体结构上安装有爬壁单元和检测单元；爬壁单元包括吸附机构和行走机构，所述吸附机构通过负压提供稳定吸附于桥墩表面的吸附力，行走机构用于带动爬壁机器人沿待桥墩表面运动；检测单元用于在行走机构运行过程中对桥墩表面及梁体底部进行检测；解决了目前无人机检测续航时间短、受风力影响大、安全性低的问题，以及采用关节式爬壁机器人适应能力差，在高桥墩大风天气，容易出现整体失稳的问题，可以实现做好一次采集，一次完成病害的定位及信息描述，同时对不同尺寸的桥墩有效适应。
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公开(公告)号：CN109915211B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN201910285169.9
申请日：2019-04-10
Applicant: 山东省交通规划设计院集团有限公司
Abstract: 本公开提供了一种公路隧道巡检与动态管养一体化机器人及其方法。其中，公路隧道巡检与动态管养一体化机器人，包括：机器人本体，所述机器人本体底部连接有行走部；所述行走部还与定位部相连，所述定位部用于实时检测机器人本体的位置并传送至信号处理部；所述机器人本体上还安装有机械臂，所述机械臂末端安装有感知部和养护部，所述感知部用于获取公路隧道预设区域的巡检数据并传送至信号处理部；所述养护部用于在信号处理部的控制作用下对公路隧道进行养护操作；所述信号处理部，还用于根据接收的机器人本体的位置以及公路隧道预设区域的巡检数据，构建三维BIM可视化模型、生成巡检报告以及生成公路隧道故障预警信息。
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公开(公告)号：CN118571010A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410654557.0
申请日：2024-05-24
Applicant: 山东省交通规划设计院集团有限公司
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解的数据缺失下交通流量预测方法及系统，属于智能交通技术领域，获取交通路网的空间邻接矩阵和包含缺失值的交通流量输入至预先训练好的张量图卷积网络模型进行预测，包括：根据所述空间邻接矩阵和包含缺失值的交通流量构建时间邻接矩阵；将包含缺失值的交通流量转化为张量并进行张量分解，分解得到特征张量；将所述空间邻接矩阵、时间邻接矩阵和特征张量输入至图卷积层中，输出预测特征；将所述预测特征进行线性转换，输出模型预测结果，得到预测的交通流量。将Tucker分解与图卷积神经网络结合构建交通流量预测模型，在数据缺失情况下，使得模型可以更准确地预测交通流量。
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