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公开(公告)号：CN112161685A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011044402.3
申请日：2020-09-28
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表面特征的车辆荷载测量方法，包括：S1、采集车辆场景图像；S2、从车辆场景图像中提取目标车辆产品型号信息及目标车辆图像；S3、对目标车辆图像进行矫正，生成目标车辆二维图像；S4、基于目标车辆二维图像中的车轮铅垂位移计算目标车辆荷载。本发明能够更好的将机器视觉技术应用于车辆荷载重量测量，不仅克服了传统方法破坏车体结构、效率低等缺点，而且克服了图像处理方法对特殊标定物的需求、拍照设备繁琐、可复现性差等缺点。
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公开(公告)号：CN106529062B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201611029162.3
申请日：2016-11-20
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的桥梁结构健康诊断方法，包括：步骤一，数据预处理；步骤二，利用设计阶段和施工阶段的数据，建立桥梁结构的精确有限元模型作为深度学习网络的训练输入；步骤三，构建一个五层的深度学习网络DN；步骤四：微调深度学习网络的第五层；步骤五，将监测阶段的另一部分数据输入网络进一步优化整个深度学习网络；步骤六，根据步骤五形成的可用于结构健康诊断的深度学习网络对任一座桥进行诊断其结构健康状态是正常还是处在哪一级劣化状态。本发明提供的基于深度学习的桥梁结构健康诊断方法，通过建立深度学习网络，从而可以快速、有效地对各种桥梁结构的健康状态进行诊断检查。
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公开(公告)号：CN112161685B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202011044402.3
申请日：2020-09-28
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表面特征的车辆荷载测量方法，包括：S1、采集车辆场景图像；S2、从车辆场景图像中提取目标车辆产品型号信息及目标车辆图像；S3、对目标车辆图像进行矫正，生成目标车辆二维图像；S4、基于目标车辆二维图像中的车轮铅垂位移计算目标车辆荷载。本发明能够更好的将机器视觉技术应用于车辆荷载重量测量，不仅克服了传统方法破坏车体结构、效率低等缺点，而且克服了图像处理方法对特殊标定物的需求、拍照设备繁琐、可复现性差等缺点。
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公开(公告)号：CN103033387B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201210580417.0
申请日：2012-12-28
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的桥梁危险状态诊断方法，采用数据驱动的方法，提取对桥梁结构危险状态诊断的静态数据；根据静态数据，计算获得MR值、NR值、PR值及三条移动平均线；根据MR值、NR值、PR值及三条移动平均线，对桥梁结构的健康水平进行单独诊断与综合诊断；诊断桥梁结构状态转折及桥梁危险状态；该方法利用数据驱动的方法，从海量数据中提取有效的信息，以利于保存；建立三种指标MR，NR和PR，如都处于一个相对稳定的狭窄范围，表征桥梁健康状态正处于平衡；多指标配合使用，可诊断桥梁状态处于转折，MR和NR配合指标PR，可进一步综合判断桥梁的状态是否处于危险，具有较强的推广与应用价值。
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公开(公告)号：CN103033387A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210580417.0
申请日：2012-12-28
Applicant: 重庆交通大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的桥梁危险状态诊断方法，采用数据驱动的方法，提取对桥梁结构危险状态诊断的静态数据；根据静态数据，计算获得MR值、NR值、PR值及三条移动平均线；根据MR值、NR值、PR值及三条移动平均线，对桥梁结构的健康水平进行单独诊断与综合诊断；诊断桥梁结构状态转折及桥梁危险状态；该方法利用数据驱动的方法，从海量数据中提取有效的信息，以利于保存；建立三种指标MR，NR和PR，如都处于一个相对稳定的狭窄范围，表征桥梁健康状态正处于平衡；多指标配合使用，可诊断桥梁状态处于转折，MR和NR配合指标PR，可进一步综合判断桥梁的状态是否处于危险，具有较强的推广与应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101696912B
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200910191313.9
申请日：2009-11-02
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于统计指标的混凝土桥梁结构健康诊断的方法：对每个挠度测点，只保留每天监测数据的最大值、最小值、开始值和结束值四个数据，根据所保留的数据计算ADX指标、DMA指标、TRIX指标，1)采用ADX指标描述桥梁结构的当前劣化趋势；2)采用DMA指标描述桥梁结构的中短期劣化趋势；3)采用TRIX指标描述桥梁结构的长期劣化趋势；4)根据前述三种统计指标计算结果，得到ADX指标值、DMA指标值、AMA指标值、TRIX指标值、TRMA指标值，将各种指标值的相互组合在同一坐标系下绘制成结构安全评价图表，对桥梁结构的健康状态进行综合评价。本发明的有益技术效果是：提供了一种无模型评价桥梁结构安全的方法，避免了海量数据的存储、处理。
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公开(公告)号：CN101696912A
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200910191313.9
申请日：2009-11-02
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于统计指标的混凝土桥梁结构健康诊断的方法：对每个挠度测点，只保留每天监测数据的最大值、最小值、开始值和结束值四个数据，根据所保留的数据计算ADX指标、DMA指标、TRIX指标，1)采用ADX指标描述桥梁结构的当前劣化趋势；2)采用DMA指标描述桥梁结构的中短期劣化趋势；3)采用TRIX指标描述桥梁结构的长期劣化趋势；4)根据前述三种统计指标计算结果，得到ADX指标值、DMA指标值、AMA指标值、TRIX指标值、TRMA指标值，将各种指标值的相互组合在同一坐标系下绘制成结构安全评价图表，对桥梁结构的健康状态进行综合评价。本发明的有益技术效果是：提供了一种无模型评价桥梁结构安全的方法，避免了海量数据的存储、处理。
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公开(公告)号：CN110619345B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910661200.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了面向斜拉桥监测数据有效性的标签可信度综合验证方法，面。本发明通过在灰色关联度理论的基础上，结合多种异常点检测的数据有效性标签置信度的综合验证方法，采用邓氏关联度的计算方法，对桥梁各个监测点每天的数据进行两两关联，分别采用3算法、LOF算法、孤立森林算法对步骤一获得的已标签数据段进行异常点检测，并根据异常点交叉出现的概率大小对数据段的有效性标签的可信度进行验证，通过有Isolation Froest(孤立森林)算法的异常点检测，可在评价前对所采集到的数据进行诊断处理，以剔除这种隐形无效的数据或对其进行修复而形成有效数据，为接下来的安全评价提供科学的数据基础，具备一定的使用前景。
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公开(公告)号：CN110852433A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910661193.8
申请日：2019-07-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于萤火虫群优化算法的深度置信网络调优方法，属于计算机技术领域，将萤火虫群优化算法(GSO)运用到深度置信网络(DBN)中进行参数优化，所述步骤如下：S1、建立具有三个RBM的DBN网络结构；S2、对萤火虫群的规模、维度、步长以及迭代次数进行设置；S3、根据以下公式更新荧光素值；S4、每个萤火虫个体按照感知半径搜索邻居个体；S5、根据目标函数的倒数计算每个个体的适应度值；S6、重复步骤S3至步骤S6，直到达到迭代次数；S7、将各参数初始化到第一个RBM，进行对比散度算法学习；S8、重复步骤S1至步骤S6；S9、对整个网络进行BP反向微调，提高整个网络的鲁棒性和适应性，提高分类准确率。
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公开(公告)号：CN110619345A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910661200.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明公开了面向斜拉桥监测数据有效性的标签可信度综合验证方法，面。本发明通过在灰色关联度理论的基础上，结合多种异常点检测的数据有效性标签置信度的综合验证方法，采用邓氏关联度的计算方法，对桥梁各个监测点每天的数据进行两两关联，分别采用3算法、LOF算法、孤立森林算法对步骤一获得的已标签数据段进行异常点检测，并根据异常点交叉出现的概率大小对数据段的有效性标签的可信度进行验证，通过有Isolation Froest(孤立森林)算法的异常点检测，可在评价前对所采集到的数据进行诊断处理，以剔除这种隐形无效的数据或对其进行修复而形成有效数据，为接下来的安全评价提供科学的数据基础，具备一定的使用前景。
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