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公开(公告)号：CN118229272B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410650550.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/50 , G06N20/00 , G06F18/2433 , G06F18/10
Abstract: 本申请实施例提供一种基于事件检测的智能化巡检决策方法及装置，方法包括：根据预处理历史巡检数据对预设分类模型进行模型训练，得到经过模型训练后的巡检任务编排模型；根据巡检任务编排模型输出的巡检执行主体对设定目标区域进行巡检，接收巡检执行主体发送的目标区域的巡检记录，判断标区域是否存在风险事件，若存在，确定风险事件的风险等级；根据风险等级和与风险事件对应的检测设备联动信息对目标区域进行风险状况评价，确定风险状况评价信息；将风险状况评价信息输入设定预训练风险处理模型，得到对应的风险决策报告。本申请能够通过提供智能化巡检的事件联动方法，增强系统的灵活性和应对突发情况的能力，从而提高整体的巡检效率和效果。
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公开(公告)号：CN118298251A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410717357.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/50
Abstract: 本申请实施例提供一种基于多数据源目标检测模型的图像识别方法及装置，方法包括：将多个已标注物体标签的预设大规模图像数据集分别对应一个预先构建的目标检测模型的检测头进行目标检测模型预训练，确定对应的预训练损失和与预训练损失对应的预训练模型；在预训练模型中输入多个预设任务数据集，判断输入的预设任务数据集的图像类别是否包含已标注的物体标签，若包含，则对预训练模型进行任务训练，确定任务训练损失和与任务训练损失对应的任务模型；根据任务模型对预训练模型进行自蒸馏训练，确定自蒸馏训练的总训练损失和对应的目标检测模型；本申请能够在不增加标注成本的情况下，完成多个数据源的目标检测模型训练。
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公开(公告)号：CN118289657A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410725921.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种采用异构传感器直连的塔机安全智能监测方法及装置，方法包括：将通过塔机异构传感器确定的风速等级、货物重量、机身倾角、作业高度以及缆索幅度确定为塔机实时指标，并根据所述塔机实时指标构建塔机指标集；在监测到所述塔机指标集中的一塔机实时指标超过预设指标风险阈值时，根据设定风险分析模型确定与该塔机实时指标对应的另外一个或多个塔机实时指标，并下调所述另外一个或多个塔机实时指标的预设指标风险阈值，其中，所述风险分析模型由所述风速等级、所述货物重量、所述机身倾角、所述作业高度、以及所述缆索幅度的历史数据训练得到；本申请能够有效提高塔机整体运行信息的反馈能力和可靠性。
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公开(公告)号：CN118250090A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410650864.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
Abstract: 本申请实施例提供一种物联网平台信息处理方法及装置，方法包括：接收物联网设备的设备连接请求，根据设备连接请求中的设备标识确定本地预存储的公钥库中匹配的设备公钥，并根据设备公钥对设备连接请求中的设备私钥进行签名验证；在签名验证通过后，通过设定同态加密协议建立与物联网设备的加密信道，通过加密信道向物联网设备返回设备验证成功信号，并通过与网络标识符和网络连接端口对应的平台节点接收物联网设备后续发送的数据上传请求；通过预设边缘计算节点对时序数据库中的上传数据进行数据处理，接收边缘计算节点发送的数据处理的结果；本申请能够有效提高物联网平台通信的信息安全性。
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公开(公告)号：CN119357907B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411932816.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G01B11/26 , G01D21/02
Abstract: 本申请实施例提供一种基于激光的高低吊箱梁安全角度计算方法，通过多源数据融合和动态安全评估实现箱梁吊装过程的精确监测和风险预警。方法建立环境参数与测距误差的映射关系，采用自适应环境补偿机制提高测量精度；利用卡尔曼滤波和置信度权重对激光测距和天车姿态数据进行优化融合；基于长短时记忆网络提取时序特征，结合滑动时间窗口和自回归模型预测箱梁倾角变化趋势，实现风险分级预警。该方法通过持续优化数据库实现模型自适应更新，有效提升了高低吊箱梁施工过程中的安全监测水平和预警能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119188790B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411720286.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明实施例公开了散乱钢筋识别抓取方法、系统及电子设备。方法包括：获取俯视整个作业区域的工业相机拍摄的图像；进行钢筋和抓取机械臂识别，计算钢筋与抓取机械臂的距离，使得抓取机械臂移动至钢筋上方；获取设置在抓取机械臂上的深度相机拍摄的图像；筛选完整且未重叠的钢筋目标特征图像；结合深度相机所获取的深度位置信息计算合格钢筋目标的平均深度值；确定距离深度相机最近的钢筋，并确定对应的位置和姿态，以得到待抓取钢筋信息；根据待抓取钢筋信息，由机械臂抓取对应的钢筋，并放置在指定位置。通过实施本发明实施例的方法可实现复杂背景下以及不同高度环境下的精确目标识别定位，提高检测速度以及工作效率，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN119195492B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411720279.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: E04G21/12 , E04G21/16 , G06T3/4038
Abstract: 本发明涉及建筑工业智能制造技术领域，提供了一种自动抓取绑扎装置，包括抓取绑扎组件，所述抓取绑扎组件包括集成化设置升降装置、抓取装置、绑扎装置的抓取绑扎机械臂以及龙门架，工作时，至少两组所述抓取绑扎组件通过控制升降装置带动抓取装置下移抓取钢筋并将钢筋放在指定位置，通过抓取绑扎组件抓取的纵向钢筋和横向钢筋叠放成网格状骨架后，控制绑扎装置对网格状骨架的十字交叉位置吐丝绑扎。本发明将钢筋的抓取与绑扎功能高度集成于单一机械臂上，并通过龙门架与移动组件的精密配合，实现了对散乱钢筋的自动化处理，显著缩短了施工周期，降低施工成本，能够自动适应不同堆放状态的钢筋，增强了施工环境的适应性与系统的灵活性。
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公开(公告)号：CN119349422A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411945657.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种基于物联感知的吊钩轨迹预测方法及装置，通过充分利用多源传感器数据，实现精确的环境感知和障碍物识别，具备智能化的轨迹规划能力，并能够保证控制系统的实时性和平滑性。通过引入深度学习、多传感器融合等先进技术，提高系统的整体性能和可靠性，从而更好地满足现代化施工的需求。
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公开(公告)号：CN119188790A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411720286.0
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明实施例公开了散乱钢筋识别抓取方法、系统及电子设备。方法包括：获取俯视整个作业区域的工业相机拍摄的图像；进行钢筋和抓取机械臂识别，计算钢筋与抓取机械臂的距离，使得抓取机械臂移动至钢筋上方；获取设置在抓取机械臂上的深度相机拍摄的图像；筛选完整且未重叠的钢筋目标特征图像；结合深度相机所获取的深度位置信息计算合格钢筋目标的平均深度值；确定距离深度相机最近的钢筋，并确定对应的位置和姿态，以得到待抓取钢筋信息；根据待抓取钢筋信息，由机械臂抓取对应的钢筋，并放置在指定位置。通过实施本发明实施例的方法可实现复杂背景下以及不同高度环境下的精确目标识别定位，提高检测速度以及工作效率，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN118247531B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410651072.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司 , 浙江工商大学
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大场景空间的多模态数据空间一致性匹配方法，方法包括：获取场景数据以及对场景空间进行三维建模得到的三维空间模型，场景数据包括图像数据和点云数据；在三维空间模型中构建坐标系，并确定所述场景数据在所述坐标系中的相对位置信息；根据坐标系以及场景数据在所述坐标系中的相对位置信息，获取参考数据集和对比数据集，根据所述参考数据集、对比数据集以及对比数据与所述参考数据集之间的映射关系，对多模态数据空间一致性模型进行训练；根据所述多模态数据空间一致性模型确定目标场景数据在三维空间模型中的位置信息。
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