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公开(公告)号：CN112017114B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010510612.0
申请日：2020-06-08
Applicant: 武汉精视遥测科技有限公司 , 重庆市交通规划勘察设计院有限公司 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
Abstract: 本发明涉及一种隧道检测半幅图像拼接全幅图像的方法及系统，该方法包括：沿着径向方向，按照设定间隔检测进行拼接的两个所述半幅图像的重叠区域的特征点并进行匹配，得到所述半幅图像的匹配特征点；根据所述半幅图像的匹配特征点，通过线性插值的方法得到沿径向方向上每张图片的匹配特征点；以一侧的所述半幅图像中的各张图片的径向坐标为基准，进行两个所述半幅图像的包含的各张图片的径向坐标匹配；根据所述匹配特征点对两个所述半幅图像包含的各张图片进行对应拼接。将隧道测量车前后两次所采集的图像拼接起来，还原隧道面的全貌，解决了隧道待拼接图像由于采集时间、采集视角以及车行速度不同所造成的配准和形变消除等技术难题。
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公开(公告)号：CN112017114A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010510612.0
申请日：2020-06-08
Applicant: 武汉精视遥测科技有限公司 , 重庆市交通规划勘察设计院有限公司 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
Abstract: 本发明涉及一种隧道检测半幅图像拼接全幅图像的方法及系统，该方法包括：沿着径向方向，按照设定间隔检测进行拼接的两个所述半幅图像的重叠区域的特征点并进行匹配，得到所述半幅图像的匹配特征点；根据所述半幅图像的匹配特征点，通过线性插值的方法得到沿径向方向上每张图片的匹配特征点；以一侧的所述半幅图像中的各张图片的径向坐标为基准，进行两个所述半幅图像的包含的各张图片的径向坐标匹配；根据所述匹配特征点对两个所述半幅图像包含的各张图片进行对应拼接。将隧道测量车前后两次所采集的图像拼接起来，还原隧道面的全貌，解决了隧道待拼接图像由于采集时间、采集视角以及车行速度不同所造成的配准和形变消除等技术难题。
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公开(公告)号：CN211128286U
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201922137415.4
申请日：2019-12-03
Applicant: 武汉精视遥测科技有限公司 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
IPC: H05B45/10
Abstract: 本实用新型涉及隧道衬砌检测领域，特别涉及一种用于隧道检测的LED线阵光源系统焦距调节工装，包括：第一调节支架、第一滑台、第二调节支架及第二滑台。第一调节支架与第二调节支架相对设置；第一滑台的底座可拆卸地固定在第一调节支架上，第二滑台的底座可拆卸地固定在第二调节支架上；第一滑台的滑块与第二滑台的滑块相对设置，LED线阵光源系统的一端与第一滑台的滑块可拆卸地固定连接，LED线阵光源系统的另一端与第二滑台的滑块可拆卸地固定连接。本实用新型提供的用于隧道检测的LED线阵光源系统焦距调节工装，可通过第一滑台和第二滑台精密调节LED线阵光源系统与聚光棒之间的距离，得到最佳的聚焦点以及光斑亮度。
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公开(公告)号：CN118037955B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410164358.1
申请日：2024-02-05
Applicant: 中铁长江交通设计集团有限公司 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，尤其是涉及隧道结构信息数据处理方法、系统、装置及存储介质。隧道结构信息数据处理方法包括实时获取隧道的隧道结构信息数据，所述隧道结构信息数据用于表征隧道的安全稳定状况；若在预设时间内未获取到所述隧道结构信息数据，则将所述隧道结构信息数据解析为目标数据集，所述目标数据集包括三维坐标信息和能量反射强度信息；基于所述三维坐标信息和所述能量反射强度信息，构建三维隧道模型；将所述三维隧道模型示出，有助于提升隧道结构信息数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN116499580A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310460784.5
申请日：2023-04-26
Applicant: 中铁交通投资集团有限公司 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种桥梁振动异常状态实时监测方法、系统、终端及介质，涉及振动监测技术领域，其技术方案要点是：将实时车流信息转换成冲击激励后建立冲击激励变化曲线；获取目标桥梁上目标测量点的振动响应信号，采用滑动窗口分析振动响应信号在对应窗口宽度内的累积振幅，并依据多个连续的累积振幅拟合构建振幅变化曲线；分析振幅变化曲线与冲击激励变化曲线之间的关联关系后建立映射函数；提取映射函数中的非变量参数，并依据至少一个非变量参数在相邻时刻和/或间隔周期的差异情况确定目标测量点的监测状态。本发明无需进行详细的多阶模态分析，即可获得桥梁振动异常状态监测，整个监测过程实现难度低，且不影响桥梁正常运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116485764A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310465579.8
申请日：2023-04-26
Applicant: 中铁交通投资集团有限公司 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种结构表面缺陷识别方法、系统、终端及介质，涉及缺陷识别技术领域，其技术方案要点是：对工程结构表面图像进行灰度处理，得到灰度图像；从灰度图像中提取背景灰度图和灰度特征，并依据背景灰度图和灰度特征确定各个像素点的灰度差异区间；从灰度图像中提取形态特征，并采用分类器对形态特征进行分类识别，得到初始的缺陷识别结果；确定形态特征所对应像素区域中的灰度差异区间与相应缺陷类别中灰度差异区间的重合度；从缺陷识别结果中筛选出重合度不小于标准阈值的缺陷类别，得到最终的缺陷识别结果。本发明即可以增强结构表面缺陷识别的适应性，又可以减少误缺陷识别的样本数据，还可以有效提高结构表面缺陷误识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119672038A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411774923.2
申请日：2024-12-05
Applicant: 中铁长江交通设计集团有限公司 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
Abstract: 本发明提供了一种隧道衬砌裂缝分割方法，包括以下步骤：获取待分割隧道衬砌裂缝图像；将待分割隧道衬砌裂缝图像输入训练好的CGV‑Net分割模型中进行处理，得到分割好的隧道衬砌裂缝图像；其中，CGV‑Net分割模型包括：输入层，用于获取待分割隧道衬砌裂缝图像；编码器层，用于对待分割隧道衬砌裂缝图像进行编码操作，得到特征图；与编码器层连接，用于对特征图进行推理，增强特征图中不同局部特征之间的联系，得到优化特征图；解码器层，用于对优化特征图进行解码操作；DMFF模块层，用于根据编码器层和解码器层的粗细特征进行特征融合，得到隧道衬砌裂缝图像；输出层，用于输出隧道衬砌裂缝图像。
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公开(公告)号：CN119360332A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411382803.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于边界增强与警示的路桥裂缝分割网络检测方法，该方法根据路桥裂缝图像样本数据集；设计基于蛇形卷积的边界警示模块和边界增强模块，并引入注意力机制，设计基于离散小波变换的小波下采样注意力模块，构建基于边界增强与警示的路桥裂缝分割网络的路桥裂缝检测模型；利用所述路桥裂缝图像样本数据集对路桥裂缝检测模型进行训练和验证，获得训练后的路桥裂缝检测模型；将所述待处理的路桥裂缝图像作为训练后的模型的输入，对待处理的路桥裂缝图像进行裂缝边界识别，输出得到待处理的路桥裂缝图像的裂缝检测结果。本发明提出的方法有效提高路桥裂缝分割精度，解决路桥裂缝的多态性和噪声复杂，导致检测结果精确性不高的问题。
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公开(公告)号：CN118506066A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410577429.0
申请日：2024-05-10
Applicant: 重庆市交通工程质量检测有限公司 , 中铁长江交通设计集团有限公司 , 贵州弘辰智创科技有限责任公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/10 , G06V20/17
Abstract: 本发明属于桥梁检测技术领域，具体涉及一种基于无人机的桥梁病害检测方法，包括以下步骤：S100，获取历史桥梁病害数据，所述历史桥梁病害数据包括历史桥梁病害图像及对应的人工病害标注，并建立历史病害数据库；S200，通过人工智能的方式，根据历史病害数据库中的历史桥梁病害数据，将历史桥梁病害图像作为输入层的输入，将人工病害标注作为输出层的输出，对人工智能模型进行训练，建立病害识别模型；S300，获取待检测桥梁图像；S400，采用病害识别模型，对待检测桥梁图像的病害数据进行分析，生成病害分析结果，本方案能够提高桥梁病害检测的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN119339236A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411371370.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的路桥面病害识别方法，该方法通过采集路桥面病害图像数据集；构建路桥面病害识别模型，基于路桥面病害图像数据集对所述路桥面病害识别模型进行训练，得到训练后的路桥面病害识别模型；所述路桥面病害识别模型基于YOLOv9网络构架，结合CARAFE上采样模块和TripletAttention注意力机制构建获得；获取待识别的路桥面图像，将所述待识别的路桥面图像输入训练后的路桥面病害识别模型，得到待识别路桥面图像的病害识别结果。本发明提出的方法，有效的解决了现有算法在不同的应用场景中存在识别精度低下的问题，能够有效对路面、桥梁环境中的多种病害类型进行准确识别。
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