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公开(公告)号：CN119027838B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411089180.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 河海大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V20/52 , G06Q10/0639 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于无人机巡检与深度学习算法的道路施工智能推荐方法，包括：收集公路的中桩坐标、路宽、曲线要素信息，绘制二维平面图并生成栅格地图；利用无人机拍摄碾压施工路面图像，再通过深度学习算法获得对应碾压区域的堆石料级配信息，最后通过连续级配的分形模型预测堆石体的密实度；通过训练和评估，选择最优模型对路面密实度进行实时评估；根据评估结果，规划压路机的行驶路径，对密实度不足区域进行重复碾压，直至满足施工要求；施工过程中，实时更新图像数据集并优化模型，提高评估准确性。本发明通过无人机实时监控施工现场碾压状况并依据深度学习算法与路径规划算法指引压路机完成碾压任务，有效提高了施工效率和压实质量。
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公开(公告)号：CN119026007B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411089168.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 河海大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法，针对大体积混凝土结构如大坝等的温度控制和防裂。鉴于现代混凝土中外加剂多样性对水化过程产生的影响，为预测绝热温升提供了一种准确手段，采用支持向量回归、人工神经网络和循环神经网络的深度学习模型，通过主成分分析选取15个主要变量作为输入参数，预测含复杂混合料成分混凝土的绝热温升；用分割技术和双向深度循环神经网络改进RNN性能，提高模型预测的准确性；通过K折交叉验证优化，证明RNN和双向深度循环神经网络模型在复杂混凝土结构中的有效性和可靠性；为预测绝热温升提供了先进的方案，准确拟合绝热温升曲线，有助于确保大体积混凝土结构的安全性和耐久性。
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公开(公告)号：CN119026007A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411089168.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 河海大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开一种面向动态参数改进的RNN混凝土绝热温升预测方法，针对大体积混凝土结构如大坝等的温度控制和防裂。鉴于现代混凝土中外加剂多样性对水化过程产生的影响，为预测绝热温升提供了一种准确手段，采用支持向量回归、人工神经网络和循环神经网络的深度学习模型，通过主成分分析选取15个主要变量作为输入参数，预测含复杂混合料成分混凝土的绝热温升；用分割技术和双向深度循环神经网络改进RNN性能，提高模型预测的准确性；通过K折交叉验证优化，证明RNN和双向深度循环神经网络模型在复杂混凝土结构中的有效性和可靠性；为预测绝热温升提供了先进的方案，准确拟合绝热温升曲线，有助于确保大体积混凝土结构的安全性和耐久性。
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公开(公告)号：CN119027838A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411089180.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 河海大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V20/52 , G06Q10/0639 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于无人机巡检与深度学习算法的道路施工智能推荐方法，包括：收集公路的中桩坐标、路宽、曲线要素信息，绘制二维平面图并生成栅格地图；利用无人机拍摄碾压施工路面图像，再通过深度学习算法获得对应碾压区域的堆石料级配信息，最后通过连续级配的分形模型预测堆石体的密实度；通过训练和评估，选择最优模型对路面密实度进行实时评估；根据评估结果，规划压路机的行驶路径，对密实度不足区域进行重复碾压，直至满足施工要求；施工过程中，实时更新图像数据集并优化模型，提高评估准确性。本发明通过无人机实时监控施工现场碾压状况并依据深度学习算法与路径规划算法指引压路机完成碾压任务，有效提高了施工效率和压实质量。
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公开(公告)号：CN118379495A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410529026.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/72 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06T7/12 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓的水工建筑物缺陷实例分割方法，包括：对数据集进行预处理得到水工建筑物缺陷图像数据集，并将数据集分为训练集、测试集；构建基于实例中心特征的轮廓初始化网络，采用DLA‑34提取特征，通过预测分支网络生成数据集缺陷初始轮廓；构建基于差异化模块的轮廓变形网络，并在初始化网络的基础上使用训练数据集进行模型训练；将测试数据集输入至训练好的网络中，通过三次轮廓变形得到实例分割后的图像；持续拍摄水工建筑物的照片，将图片输入至网络中，得出不同时刻缺陷分割结果，比较分割结果，判断缺陷演进趋势。本发明采用基于轮廓的实例分割技术，克服了依赖人工勘查的传统缺陷检测限制，提高了检测的实时性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118887072A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411098164.2
申请日：2024-08-12
Applicant: 河海大学
IPC: G06T1/20 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种海洋格网数据处理及渲染展示方法，涉及图像数据处理技术领域，包括如下步骤：确定比例尺和分辨率；生成格网数据金字塔；利用色彩映射表将格网数据生成彩色图像；对多层次图像进行分片并进行建立分片索引；根据所需图像计算切片索引；根据索引进行图像切片的数据请求；根据图像分片进行渲染；分片渲染图像拼接并进行边缘优化；展示渲染结果。本发明在保持了较好的数据信息的同时减少了数据计算量，在传输过程中减小了数据传输量；进行了边缘优化提升了数据的展示效果；较好解决了格网数据处理过程中数据处理量大、显示速度和效果欠佳上述问题。
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公开(公告)号：CN118837381A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410807915.7
申请日：2024-06-21
Applicant: 河海大学
IPC: G01N22/02 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/20 , H04W4/80
Abstract: 本发明涉及一种复杂环境下混凝土钢筋锈蚀无损检测装置与方法。该装置包括两台无人机设备，一号无人机搭载WiFi信号、蓝牙信号以及5G信号发射装置，这些信号紧贴混凝土表面并发射。二号无人机配备无线信号接收装置，负责接收经过混凝土介质传播后的多种无线信号。利用无线信号在混凝土中的传播特性进行非破坏性检测。装置将测量到的信号衰减数据转化为分贝形式，结合环境数据和混凝土配料比等数据，经拉依达准则去除误差值后，使用Z‑Score算法进行归一化处理。对每种信号，采用梯度提升决策树预测模型，实现混凝土中氯化物、硫酸盐以及碳酸钙成分含量量化；基于高斯激励函数，综合多种信号量化结果，最终生成混凝土钢筋锈蚀情况预测结果。
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公开(公告)号：CN118644542A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410785029.9
申请日：2024-06-18
Applicant: 河海大学
IPC: G06T7/60 , G06T7/30 , G06F17/16 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于改进双边网络的无标尺水位监测方法，包括以下步骤：对水位进行标定；选取水位图像特征点，对水位图像进行图像配准，处理摄像头移动产生的位置偏差；将不同条件下采集的水位图像输入具有改进的BiDGANet神经网络进行训练；将实时视频采集图像输入训练好的模型，输出水体区域和非水体区域的图像语义分割结果；计算语义分割图像水位线的像素位置，将其转化为实际高程。本发明提供的无标尺水位监测方法不依赖实际水位标尺或标识，而是利用摄影测量原理，仅通过模板图像的物理分辨率就能够将水位线坐标转换为实际高程，从而克服实际标尺或者标识长期侵蚀造成刻度模糊的不足。
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公开(公告)号：CN118964627A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410548830.1
申请日：2024-05-06
Applicant: 河海大学 , 江苏移动信息系统集成有限公司 , 盐城市市政设施管理处
IPC: G06F16/36 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06F16/35 , G06N3/048 , G06N5/04 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机应用技术领域，涉及一种语篇级事件时间线生成方法，采用基于异构图的语篇级事件抽取方法提供事件要素；采用多粒度上下文编码的语篇级事件时序关系抽取方法提供时序信息；根据事件抽取方法和事件时序关系抽取方法所提供的事件要素与时序信息，生成事件时间线；本发明中的基于异构图的语篇级事件抽取方法解决了论元参数分散难以捕获和多事件论元参数难以组装两方面的问题、多粒度上下文编码的语篇级事件时序关系抽取方法解决了非相邻语句事件时序关系判断困难和时序关系全局一致性难以保持问题，提升语篇级事件抽取与语篇级事件时序关系抽取的精确率和召回率，从而生成准确的语篇级事件时间线，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN118379495B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410529026.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓的水工建筑物缺陷实例分割方法，包括：对数据集进行预处理得到水工建筑物缺陷图像数据集，并将数据集分为训练集、测试集；构建基于实例中心特征的轮廓初始化网络，采用DLA‑34提取特征，通过预测分支网络生成数据集缺陷初始轮廓；构建基于差异化模块的轮廓变形网络，并在初始化网络的基础上使用训练数据集进行模型训练；将测试数据集输入至训练好的网络中，通过三次轮廓变形得到实例分割后的图像；持续拍摄水工建筑物的照片，将图片输入至网络中，得出不同时刻缺陷分割结果，比较分割结果，判断缺陷演进趋势。本发明采用基于轮廓的实例分割技术，克服了依赖人工勘查的传统缺陷检测限制，提高了检测的实时性和准确性。
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