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公开(公告)号：CN117058339A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311079168.1
申请日：2023-08-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06T17/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/08
Abstract: 本发明涉及一种基于AS‑SGM‑SF体素化三维重建的施工进度量化追踪方法，包括以下步骤：采集参考模型和目标模型；将参考模型和目标模型对齐；构建K‑D树，并联合差异因子获得差异模型；基于AS算法获得三角网格模型；采用SGM算法逐像素立体匹配，计算最优视差；将像素转换为稠密点云，以获得点云差异模型；采用SF填充算法填充点云差异模型内部；对填充后的点云差异模型进行体素化表示，获得体素差异模型；基于体素差异模型，计算出总体体积，完成施工进度的计算；将体素差异模型与目标模型叠加可视化，实现土方工程施工进度的量化追踪。与现有技术相比，本发明具有使点云的施工进度量化更加方便快捷等优点。
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公开(公告)号：CN120087120A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510057121.8
申请日：2025-01-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/10 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于代理模型的树木健康状态评估方法，通过收集不同类型树木的几何形状数据和材料属性数据，建立树木的三维有限元模型，并进行有限元分析。根据分析结果与几何数据，利用神经网络构建适应性代理模型，并对其进行训练，生成树木健康状态的预测模型。通过传感器与无人机实时采集待评估树木的应力、应变、损伤因子分布等特征数据，将其输入训练后的适应性代理模型进行动态分析，实时反馈数据优化模型参数。根据评估结果，自动生成不同健康状态等级树木的防风加固对策，提升加固措施的科学性与精准性。本发明不仅提高了树木健康状态评估的准确性，还实现了实时监测与动态预警，能在树木损伤发生初期及时识别并反馈，给出对应的防风加固对策，避免了延误处理。
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公开(公告)号：CN119313145A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411317497.X
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，具有这样的特征，包括：传感器异常检测模块通过LSTM预测模型根据环境数据进行预测，并将预测结果与真实水位数据进行误差，识别得到异常水位检测点；图像异常检测模块利用对比度和亮度从图像数据中识别得到渗水区域；定位模块用于根据异常水位检测点和渗水区域定位得到渗水位置；水灾风险链条构建模块利用PageRank算法提供风险参考；趋势分析模块利用季节性分解算法提高地铁水灾预测准确率；异常判断模块、预警模块和应急处置模块用于对数据进行异常检测、预警生成和应急响应。总之，本方法能够对地铁中的渗水位置进行准确识别，并进行预警和响应。
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公开(公告)号：CN119313144A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411317494.6
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/75
Abstract: 本发明提供了一种基于增强现实的城市地铁管网水灾应急响应系统，具有这样的特征，包括：传感器网络用于采集实时数据；增强现实端用于采集应急响应人员周边的现场数据，并向应急响应人员显示路线指引数据和风险规避数据；边缘计算端用于根据实时数据和现场数据，生成路线指引数据和风险规避数据，引导应急响应人员前往指定位置，其中，边缘计算端包括：风险预测模块，包括训练好的时间序列模型，用于根据实时数据生成风险规避数据；路径生成模块，存储有地铁隧道图像，用于根据地铁隧道图像和现场图像数据，生成路线指引数据，风险规避数据包括应急响应人员周边的危险预测结果。总之，本方法能够及时反馈应急响应信息，提高应急响应人员安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119312270A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411317499.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种融合多源数据的城市地铁水灾异常定位与显示系统，具有这样的特征，包括数据采集模块；数据存储模块；因素分析模块用于分析得到内涝积水主要因素；水灾预测模块用于根据特征数据中各个内涝积水主要因素对应的数据构建输入数据，并输入水灾预测模型，得到水灾预测地点和对应的预测严重程度；内涝积水预测模块用于对各个水灾预测地点，根据对应的特征数据进行计算，得到该水灾预测地点的内涝预测范围和各区域预测积水深度作为内涝预测结果；结果定位模块用于根据内涝预测结果与地铁线路图数据，计算得到各个受水灾影响的地铁站点作为受灾站点；显示模块。总之，本方法能够对城市内涝实现准确预测并对受灾地铁站点进行标注显示。
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公开(公告)号：CN119180292A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411197132.8
申请日：2024-08-29
Applicant: 同济大学 , 济南交通发展投资有限公司 , 济南轨道交通集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于BIM及物联网技术的预制构件自动定位方法及设备，该方法包括以下步骤：基于RFID标签建立预制构件生产信息库；在预制构件进场时，批量读取RFID标签信息并更新预制构件进场信息；在施工现场获取预制构件的施工信息；将实时获取的预制构件信息与BIM模型匹配；利用获取的预制构件信息，将BIM场景中预制构件单体对象索引及空间信息进行匹配融合，建立施工现场实际空间位置与BIM模型的空间双向索引模型，实现预制构件的自动定位。与现有技术相比，本发明具有基于多种采集信息实现自动定位预制构件以及定位准确等优点。
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公开(公告)号：CN118816804A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410872672.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 同济大学
IPC: G01B21/32 , G01C5/00 , E21F17/18 , G06T19/00 , G06F30/20 , G06V20/20 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生与增强现实的隧道变形检测与显示系统，具有这样的特征，检测移动端包括：图像采集模块用于采集图像信息；定位模块用于得到位置信息；移动侧数据传输模块用于向服务端发送图像信息和位置信息，并接收反馈信息；显示模块用于向工作人员显示反馈信息，数据采集端用于采集隧道变形数据并传输至服务端，服务端包括：识别模块用于根据图像信息得到检测结果；综合判断模块用于根据检测结果和隧道变形数据，得到隧道变形识别结果；服务侧数据传输模块用于接收隧道变形数据、图像信息和位置信息，并将包含隧道变形识别结果的反馈信息发送至检测移动端。总之，本系统能够对隧道变形进行准确识别和分析。
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公开(公告)号：CN118781068A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410872674.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生与增强现实的隧道渗漏水检测与显示系统，具有这样的特征，检测移动端包括：图像捕捉模块用于采集图像；定位模块用于采集位置信息；移动侧数据传输模块用于向服务端发送图像和位置信息，并接收渗漏水病害信息；显示模块用于根据位置信息和渗漏水病害信息得到标记信息，并将标记信息显示给工作人员，服务端包括：渗漏水检测模块用于从图像中提取病害数据；数字孪生模块用于根据病害数据和位置信息更新3D数字孪生模型；服务侧数据传输模块，用于接收图像和位置信息，并发送渗漏水病害信息。总之，本系统能够准确识别隧道内的渗漏水病害，并对其进行有效处理。
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公开(公告)号：CN117746081A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311684342.5
申请日：2023-12-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/762 , G06V20/64 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及一种考虑空间延展的边坡露头结构面产状识别方法，方法包括：获取原始数据，建立点云模型，获取稀疏点云，进行插值，然后对局部平面进行聚类，得到聚类结果；筛选第一平面集合和第二平面集合；输出所有类平面对应的最优平面，完成产状识别。与现有技术相比，本发明具有提高结构面产状识别的稳定性等优点。
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