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公开(公告)号：CN115168392A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210794287.4
申请日：2022-07-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及一种面向建筑规范指标查询的结构化规则描述方法及系统，其特征在于，包括：获取待查询项目的多建筑BIM模型及其对应的SNL规则；提取多建筑BIM模型的实体数据，并确定对应的实体关系，构建待查询项目的多建筑语义模型；解析并获取待查询项目的多建筑BIM模型对应的SNL规则的语法结构，获取面向建筑指标查询的SNL，并确定面向建筑指标的SPARQL查询语句；在多建筑语义模型中采用面向建筑指标的SPARQL查询语句进行查询，得到待查询项目的多建筑BIM模型的建筑规范指标；解析面向建筑指标查询的SNL的结论子句，判断该结论子句是否包含计算，并根据判断结果，输出对应的建筑规范指标作为目标建筑规范指标，本发明可以广泛应用于自动检测领域中。
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公开(公告)号：CN111815602B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010641627.0
申请日：2020-07-06
Applicant: 清华大学
Inventor： 张荷花
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图像形态学的建筑PDF图纸墙体的识别装置，包括：PDF图纸转换模块，图纸墙体预识别模块，图纸信息过滤模块，图纸墙体精确识别模，PDF图纸转换模块为墙体预识别模型提供符合格式的数据源；图纸墙体预识别模块用于实现墙体预识别功能，图纸墙体预识别模块以PDF图纸转换模块输出的图纸分割块为输入，获得图纸墙体位置分布概率图；图纸信息过滤模块实现了原图纸中噪声信息过滤，为图纸墙体精确识别进行数据准备，图纸墙体精确识别模块以初步噪声过滤后的图纸为输入，实现图纸中墙体位置的精确识别。该建筑PDF图纸墙体识别装置，打通了图像类图纸与结构化电子图纸之间的数据壁垒，为后续的众多BIM应用提供了数据基础。
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公开(公告)号：CN111159453A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911345596.8
申请日：2019-12-24
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了CAD图纸的标签与构件匹配方法和装置，其中，该匹配方法包括：步骤1，根据专家领域知识，对建筑类数据库中第一构件的属性信息进行提取，生成属性值规则；步骤2，识别待处理CAD建筑图纸中的文本标签和引线，并将文本标签和引线进行匹配，确定文本标签的指示位置，生成位置集合；步骤3，根据待处理CAD建筑图纸中的第二构件，选取位置集合中与第二构件间距离小于阈值的指示位置对应的文本标签，并根据属性值规则，将文本标签与构件进行匹配。通过本申请中的技术方案，解决对建筑图纸中文字标签信息的识别推理问题，实现了对于CAD建筑图纸中引线与标签的识别、标签与构件的匹配、术语推理等功能。
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公开(公告)号：CN110083707A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910342048.3
申请日：2019-04-26
Applicant: 苏州热工研究院有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种构建核电消防规范规则库的方法，其特征在于包括：步骤1、新建或读取规则库后，通过规则分类模块，创建或修改规则库的分类目录；步骤2、对于每一条规则，通过规则的自然语言描述模块为其添加或修改自然语言描述；步骤3、对于每一条规则，通过规则的结构化自然语言描述模块为其添加、修改或删除结构化自然语言描述；步骤4、对于每一条规则的SNL描述，能够通过规则的一致性和完备性检查模块对其进行检查，一致性和完备性检查模块将给出规则描述无误或有误的提示。该方法提出了基于形式化描述语言，对核电领域消防规范条款进行自洽性检查的方法。
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公开(公告)号：CN103558812A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310385107.8
申请日：2013-08-29
Applicant: 清华大学 , 北京清软英泰信息技术有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及列车通信网络控制技术领域，具体涉及一种基于FPGA和ARM的MVB网络四类设备网卡。该MVB网络四类设备网卡包括：MVB网络控制器：用于实现物理层以及链路层的过程数据、消息数据功能以及对网卡的配置和管理功能，向上提供TCN网络标准IEC61375-1规定的链路层软件接口；RTP协议栈系统：用于实现网络层、传输层、会话层、表示层以及应用层的监视数据、过程数据以及消息数据功能，向上提供TCN网络标准IEC61375-1规定的应用层软件接口，通过MVB网络控制器与RTP协议栈系统的相互配合实现了IEC61375中规定的过程数据、消息数据、用户可配置和总线管理功能和性能；从而摆脱了核心器件依赖于国外采购的局面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116542624A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310482836.9
申请日：2023-05-03
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/087
Abstract: 本发明提供一种船舶全流程管理数据贯通及预警系统，所述船舶全流程管理数据贯通及预警系统包括计划管理模块、供应链管理模块、生产管理模块、质量管理模块、成本管理模块和分析预警模块；系统基于船舶设计专业性物资编码体系，从预算、设计、采购、订货、集配到成本，全过程贯穿，一物一码，确保数据在全过程中的一致性，为跨域应用提供基本保障。在经营报价、计划管理、生产准备、设计管理、物资管理、生产管理、质量管理等模块实现船舶管理业务数据的打通，实现所有船用物资进入一体化管理，并与设计生产托盘、材料定额托盘、生产计划实现全面贯通，全面打通从经营、预算、设计、物资、生产、质量、成本全过程信息链，实现供应链精益有序管控。
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公开(公告)号：CN116502333A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310482834.X
申请日：2023-05-03
IPC: G06F30/15 , G06F40/279 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/247 , G06Q10/20 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供了一种船舶跨业务域数据融合及应用系统，包括船舶设计效率提升子系统、船舶建造质量增强子系统、船舶管理全流程贯通和智能管控子系统以及船舶增值服务和运营优化子系统；其中船舶设计效率提升子系统包括船舶领域规范知识图谱模块、船舶设计PDF图纸信息提取模块；船舶建造质量增强子系统包括船舶托盘数据关联性分析模块、船舶生产数据分析模块；船舶管理全流程贯通和智能管控子系统包括船舶多管理业务一体化集成模块；船舶增值服务和运营优化子系统包括专家系统模块。本发明打通船舶设计、制造、管理、维护的全生命周期集成链路，纵向打通企业人、机、物、法、环的纵向集成链路，对全面建成数字船厂至关重要。
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公开(公告)号：CN110852296B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201911132608.9
申请日：2019-11-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于语义模型的消防运维阶段人员异常检测装置，包括：视频处理模块，行为判定模块，领域模型抽取模块、运维语义模型构造模块、异常行为检查模块和用户界面模块，视频处理模块用于获取本地视频流或者RSTP格式的直播视频流信息；服务器定时从每个视频流截取视频帧，创建工作空间存储视频帧并记录视频帧时间戳以及视频来源；行为判定模块用于实现图像中人员行为判定，领域模型抽取模块用于实现消防运维领域的子模型抽取；运维语义模型构造模块用于构造消防运维语义模型；异常行为检查模块用于检查建筑物中存在异常行为的空间元素，用户界面模块用于向外提供功能接口。该装置和检测方法实现了人员行为判定，领域模型抽取、运维语义模型构造、异常行为检查等功能。
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公开(公告)号：CN115223172A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210827906.5
申请日：2022-07-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/18 , G06T7/70 , G06T7/11
Abstract: 本申请实施例提供一种文本提取方法、装置及设备。该方法包括：获取待处理图纸对应的图纸图像；对图纸图像进行切分处理，得到多个图像块；分别对每个图像块进行文本框识别，以在每个图像块中确定初始文本框、以及初始文本框在对应的图像块中的文本框位置；根据多个图像块中的初始文本框、以及初始文本框在对应的图像块中的文本框位置，在图纸图像中确定多个目标文本框；在图纸图像中，对多个目标文本框中的内容进行文本识别处理，以得到待处理图纸对应的文本信息。提高了文本信息提取的准确性。
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公开(公告)号：CN114064708A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111412372.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F30/20 , G06F30/13
Abstract: 本发明公开一种SPARQL语句重排序、基于SPARQL重排序的BIM模型检查方法及装置，能够提高BIM模型的检查效率。方法包括：根据基于建筑规则描述语言SNL规则生成的SPARQL检查语句的谓语，确定目标构件；对多条SPARQL检查语句进行分组，将与同一个目标构件相关的SPARQL检查语句划分到同一组，获得不同目标构件的SPARQL检查语句片段；遍历每个目标构件的SPARQL检查语句片段，若当前遍历的SPARQL检查语句中的主语和宾语均为构件，则从以所述主语作为目标构件的SPARQL检查语句片段向以所述宾语作为目标构件的SPARQL检查语句片段连接一条有向边，并在遍历结束后生成构件关系约束图；根据所述构件关系约束图，对不同目标构件的SPARQL检查语句片段进行重排序，获得重排序后的所述SNL规则对应的SPARQL检查语句。
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