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公开(公告)号：CN112098326B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010842289.7
申请日：2020-08-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对桥梁病害的自动检测方法和系统，将桥梁检测过程分为“整体‑构件‑局部”三个检测层次，通过一种具备空中飞行、吸附于桥底/桥塔隐蔽部位的多运动模式智能无人机系统实施检测工作，采用一种基于信息反馈的自适应巡检路线动态规划算法自主控制无人机获取不同尺度下桥梁表面影像和声波反馈信息，进而通过与三层次检测尺度对应的多尺度深度学习网络自动挖掘分析桥梁病害信息，从测量最优和分析最优实现桥梁包含梁底等隐蔽部位的内部外部病害精准检测。本发明方法与传统人工检测相比在大幅降低成本的同时显著提升检测效率，多层次的检测方法可全面、细致地覆盖结构表面和内部信息，检测信息全面、完整，且有不影响交通的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112884760B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110285996.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种近水桥梁多类型病害智能检测方法与无人船设备。其方法包括基础设施病害目标检测网络CenWholeNet和基于仿生思想的并行注意力模块PAM，其中的CenWholeNet是一种基于深度学习的Anchor‑free目标检测网络，主要包括骨干网络和检测器两部分，用于自动化、高精度检测采集图像中的病害。其中的PAM将注意力机制引入神经网络当中，包括空间注意力和通道注意力两部分，用于增强神经网络的表达能力。其无人船设备包括船体模块、视频采集模块、激光雷达导航模块和地面站模块，支持无需GPS信息的激光雷达导航、视频信息的远距离实时传输和高鲁棒性实时控制，用于自动化采集桥梁底部信息。本发明可以广泛应用于中小桥梁底部等GPS信号微弱且环境复杂的区域的病害检测中。
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公开(公告)号：CN115717867A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211373051.X
申请日：2022-11-03
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机载双相机和目标追踪的桥梁变形测量方法，将桥梁的变形测量分为预先粘贴标志板、无人机采集桥梁视频和数据分析三个部分。首先在桥梁侧面待测测点处布置若干测量靶标，然后采用无人机搭载包含长焦相机和广角相机的双相机系统采集桥梁视频，最后采用一种基于深度学习多目标追踪的计算桥梁表面靶标的位移，通过双相机分别测量桥梁侧面运动靶标和桥墩固定靶标，消除无人机本身的晃动，得到桥梁靶标处的绝对位移。本发明方法具有快速便捷、成本低和非接触的优势，克服了传统布设传感器的方法难以应用于桥梁变形测量的问题，有广泛应用于实际桥梁变形监测的良好前景。
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公开(公告)号：CN115717865A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211318392.7
申请日：2022-10-26
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种环形结构全场变形测量方法，所述方法以单个全景相机作为数据采集设备，数据的处理过程分为全景图像展开和标定、结构的节点自动提取和节点中心坐标亚像素计算三个步骤。其中步骤一根据全景相机成像模型和立方体投影方法对多个方向分解投影的方法得到覆盖环形结构全场范围的去畸变平面图像，步骤二采用一种增加了微小目标检测层和注意力机制的深度学习网络自动化地提取每个节点的范围，步骤三采用感知哈希方法聚类和一种基于亚像素直线检测和拟合的方法精确计算节点坐标。本发明所提出方法克服了常用的全场变形测量方法依赖复杂的多相机测量系统的缺点，具有便捷易实施、成本低和鲁棒性高的优点。
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公开(公告)号：CN112884760A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110285996.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种近水桥梁多类型病害智能检测方法与无人船设备。其方法包括基础设施病害目标检测网络CenWholeNet和基于仿生思想的并行注意力模块PAM，其中的CenWholeNet是一种基于深度学习的Anchor‑free目标检测网络，主要包括骨干网络和检测器两部分，用于自动化、高精度检测采集图像中的病害。其中的PAM将注意力机制引入神经网络当中，包括空间注意力和通道注意力两部分，用于增强神经网络的表达能力。其无人船设备包括船体模块、视频采集模块、激光雷达导航模块和地面站模块，支持无需GPS信息的激光雷达导航、视频信息的远距离实时传输和高鲁棒性实时控制，用于自动化采集桥梁底部信息。本发明可以广泛应用于中小桥梁底部等GPS信号微弱且环境复杂的区域的病害检测中。
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公开(公告)号：CN112098326A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010842289.7
申请日：2020-08-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对桥梁病害的自动检测方法和系统，将桥梁检测过程分为“整体‑构件‑局部”三个检测层次，通过一种具备空中飞行、吸附于桥底/桥塔隐蔽部位的多运动模式智能无人机系统实施检测工作，采用一种基于信息反馈的自适应巡检路线动态规划算法自主控制无人机获取不同尺度下桥梁表面影像和声波反馈信息，进而通过与三层次检测尺度对应的多尺度深度学习网络自动挖掘分析桥梁病害信息，从测量最优和分析最优实现桥梁包含梁底等隐蔽部位的内部外部病害精准检测。本发明方法与传统人工检测相比在大幅降低成本的同时显著提升检测效率，多层次的检测方法可全面、细致地覆盖结构表面和内部信息，检测信息全面、完整，且有不影响交通的优势。
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