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公开(公告)号：CN118711612A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410741926.X
申请日：2024-06-07
Applicant: 同济大学 , 上海亨钧科技有限公司
IPC: G10L25/51 , G10L25/27 , G10L25/03 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体为基于多分类半监督支持矩阵机的故障诊断方法。本发明中，从公共数据库中收集原始声音信号生成声音波形图像，并通过降采样和灰度技术将每张声音波形图像转换成固定大小的特征矩阵，生成样本，样本包括已标记样本和未标记样本；设计一个包含多类铰链损失项和组合正则化项的目标函数，基于所述样本训练一个多分类半监督支持矩阵机模型；多分类半监督支持矩阵机模型根据已标记样本和未标记样本来训练模型，通过已标记样本训练模型，使用该模型对未标记样本进行预测，得到每个样本属于各个标签的概率，通过预定义的置信阈值θ筛选出概率高于此阈值的未标记样本，并将其作为伪标记样本，迭代重复训练模型。
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公开(公告)号：CN117091187A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310997501.0
申请日：2023-08-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种结合区域多空压站余热资源热回收的热水环线系统，包括供给侧模块、热水环线、需求侧模块；供给侧模块包括换热式连接的空压机冷却水回路、第一水箱储水‑供水流路、回水流路；热水环线与所述水箱储水‑供水流路连接；回水流路用于热水环线向第一水箱储水‑供水流路的回水；需求侧模块包括相互连接的第二水箱储水‑供水流路和用户端，所述第二水箱储水‑供水流路与所述热水环线连接。与现有技术相比，本发明便于集中回收包括但不限于空压站的低品位、非连续的热能制取生活热水。通过水源热泵对集中式余热资源进行回收利用，制备热水，相比于将集中式余热资源直接通过换热器来加热水，具有更高的能效。
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公开(公告)号：CN115123321A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210698251.6
申请日：2022-06-20
Applicant: 京沪高速铁路股份有限公司 , 中国铁路上海局集团有限公司徐州工务段 , 上海欣铁机电科技有限公司 , 上海铁路经济开发有限公司 , 同济大学
Inventor： 杨东晓 , 杨怀志 , 刘学文 , 谷永磊 , 江军 , 乔成 , 王有能 , 杨飞 , 尤明熙 , 叶一鸣 , 许玉德 , 龚一帆 , 赵文博 , 张煜 , 高芒芒 , 孙善超 , 曲建军 , 李国龙 , 刘贵宪 , 徐菲 , 梅田 , 魏子龙 , 张博 , 孙宪夫 , 朱久红 , 陈玉佩 , 蒋富根 , 余佳磊 , 崔瀚钰 , 董兆立 , 朱飘
Abstract: 本发明公开了一种基于动态基准弦的钢轨短波不平顺检测装置，属于钢轨检测技术领域。它包括连杆和分别连接在所述连杆两侧的两机箱，至少一所述机箱内设置有用于检测钢轨短波的检测机构，所述检测机构包括激光位移传感器，设有所述检测机构的所述机箱的两端设置有用于在钢轨上行走的排轮机构，所述排轮机构包括若干沿所述钢轨的长度方向前后依次排列的滚轮。本发明基于弦测法测量钢轨短波，并通过在设置在机箱两端的排轮机构提供动态基准弦，保证所测位移值的基准弦始终可以位于波峰面顶，在弦测法的原理基础上达到提高1米范围内短波不平顺检测精度的目的。
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公开(公告)号：CN115034324A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210701765.2
申请日：2022-06-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合感知效能增强方法，涉及多传感器融合技术领域，该方法包括以下步骤：通过感知数据信噪比、目标点航迹质量、传感器探测范围和像素数值特性四个维度对当前环境传感器的感知效能进行评估，得到相机、激光雷达和毫米波雷达在当前环境下对不同距离的各目标感知可信权重，构建基于动态事件触发的感知效能模型；采用分布式融合结构对传感器数据进行目标融合；效果是通过协同毫米波雷达、相机和激光雷达进行目标鲁棒感知，可以解决不确定的光照和天气导致毫米波雷达、相机和激光雷达性能降低甚至失效问题，进而避免自动驾驶决策和执行出现问题而引发车辆危害的行为。
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公开(公告)号：CN113914147A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111274468.6
申请日：2021-10-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种凸字形装配式桩板结构路基接头构造，包括多套构造组件、多个桩板连接件、多个板板连接件，所述的构造组件包括预制承载板和多个预制管桩，所述的预制管桩的顶部通过桩板连接件与预制承载板固定连接，所述的预制承载板包括一体成型的承载板主体、前板、两个后板，所述的前板设于承载板主体的前侧面中部，所述的两个后板设于承载板主体的后侧面的两侧，所述多套构造组件的预制承载板依次首尾相连，相邻的两个所述预制承载板中，一个预制承载板的前板插设于另一个预制承载板的两个后板间，相邻所述预制承载板通过板板连接件固定连接。与现有技术相比，本发明具有安装简便、结构稳定性高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115034324B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210701765.2
申请日：2022-06-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合感知效能增强方法，涉及多传感器融合技术领域，该方法包括以下步骤：通过感知数据信噪比、目标点航迹质量、传感器探测范围和像素数值特性四个维度对当前环境传感器的感知效能进行评估，得到相机、激光雷达和毫米波雷达在当前环境下对不同距离的各目标感知可信权重，构建基于动态事件触发的感知效能模型；采用分布式融合结构对传感器数据进行目标融合；效果是通过协同毫米波雷达、相机和激光雷达进行目标鲁棒感知，可以解决不确定的光照和天气导致毫米波雷达、相机和激光雷达性能降低甚至失效问题，进而避免自动驾驶决策和执行出现问题而引发车辆危害的行为。
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公开(公告)号：CN114415173A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210047699.1
申请日：2022-01-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种高鲁棒性雷视融合的透雾目标识别方法，属于车辆识别技术领域，基于ROS将毫米波雷达获取的探测数据与相机获取的视觉信息进行融合和改进，发挥毫米波雷达不易受雾霾天气影响的优势，为图像去雾算法提供信息补充，结合驾驶场景特征信息，对暗通道先验去雾算法进行优化，针对图像去雾效率低的问题，以图像平均透射率作为评价指标确定去雾阈值，利用三帧差分法进行大气光值优化；针对雾天视觉漏检问题，结合毫米波雷达横向距离信息获取有雾图像中的感兴趣区域，利用毫米波雷达获得的目标距离信息，重新计算透射率，有效避免了视觉漏检，提高了车辆识别的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113011380A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110383016.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01S13/931 , G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种毫米波雷达视觉前置融合装置及目标识别方法，属于汽车自动化控制技术领域，其中，毫米波雷达视觉前置融合装置，包括视觉数据采集模块、雷达数据采集模块、数据融合电路模块和算法模块；所述视觉数据采集模块，用于采集自车行驶区域前方物体的视觉数据；所述雷达数据采集模块，用于采集自车行驶区域前方物体的雷达数据；所述数据融合电路模块，用于将采集到的视觉数据和雷达数据进行融合处理；本发明，能够将视觉数据采集模块采集的图像数据和雷达数据采集模块采集的雷达数据进行中间特征层的融合处理，最终达到自车前方区域3D目标的精确检测，为自车的行驶过程中的安全避障提供了保障。
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公开(公告)号：CN110952389A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911304603.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种控制高铁路桥过渡段不均匀沉降的桩组合结构施工方法，包括：S1、平整施工场地，将路桥过渡段划分为近桥台和远桥台；S2、在近桥台的地基安装钢筋混凝土桩筏结构；S3、在远桥台的地基安装素混凝土桩网结构；S4、分层碾压路基填料，填筑至路桥过渡段路基基床底层顶部；S5、在路桥过渡段路基基床底层顶部安装水泥土搅拌桩结构；S6、完成路桥过渡段路基基床表层的填筑。与现有技术相比，本发明通过路基上的水泥土搅拌桩及地基处理上的钢筋混凝土桩筏结构、素混凝土桩网结构的组合，结合过渡变化的纵向桩间距，能够有效控制路桥过渡段纵向不均匀沉降，且不需要采用正、倒梯形路基填筑，就能实现刚性过渡，保证了施工质量。
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公开(公告)号：CN115100618B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210732739.6
申请日：2022-06-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多源异构感知信息多层级融合表征与目标识别方法，涉及感知信息处理技术领域，该方法包括以下步骤：在数据级将相机、毫米波雷达和激光雷达的感知数据融合后进行多粒度分解，进行相机图像、毫米波雷达稀疏点云数据和激光雷达点云数据表征；在特征级分别对相机、毫米波雷达和激光雷达的输出数据进行特征提取；将相机、毫米波雷达和激光雷达提取后的数据特征在不同深度上进行动态连续融合，效果是通过相机、毫米波雷达和激光雷达进行感知目标观测数据的收集，进行多层级融合，解决传感器在异常情况(遮挡、小目标和数据异常等)下目标检测的精度和鲁棒性，从而提高自动驾驶的安全性。
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