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公开(公告)号：CN117994206A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410049328.6
申请日：2023-03-09
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种大坝裂缝检测模型，图像通过ResNet50残差网络结构进行特征提取，在UNet模型跳跃连接中设置多层并行残差注意力模块MPRAttention获取更多语义信息以增强模型的特征表达能力，最后通过UNet解码器预测对图像裂缝。本发明的目的是为了解决现有技术存在的坝面数据图像采集困难、数据标注人工成本高，使大坝裂缝数据集缺乏导致模型训练欠拟合、不充分、检测精度低以及现有方法对微小裂缝所占的像素点少、裂缝与周边环境对比度低，导致模型对坝面裂缝特征信息提取能力弱、细小裂缝分割能力弱、像素准确率低的技术问题，而提供的一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法及大坝裂缝检测模型。
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公开(公告)号：CN115492042A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211047780.6
申请日：2022-08-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种面板堆石坝坝面性能检测智能平台及方法，包括两个控制装置和一个检测平台，两个控制装置分别通过拉线与检测平台连接，控制装置通过协同控制收放拉线，使检测平台移动；在使用状态下，控制装置设置于面板堆石坝的坝顶两侧，检测平台设置于面板堆石坝的坝面，检测平台通过控制装置稳定在坝面上，控制装置对拉线的协同收放控制，使检测平台在倾斜的坝面上移动，用于对坝面进行检测的检测仪器安装在检测平台上，通过检测平台的移动对坝面进行检测。通过上述结构，检测仪器通过检测平台在整个坝面上移动，具有检测方便，检测区域全面，工作效率高等优点，不需要人工攀爬坝面，大大降低了检测劳动强度，并消除了人工在坝面上检测带来的安全隐患。
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公开(公告)号：CN117990734A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410015222.4
申请日：2024-01-04
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种混凝土界面过渡区热学参数精准测定方法，包括以下步骤：步骤一、测试试件制作；步骤二、测试试件导热系数测试；步骤三、测试试件比热容测试；步骤四、界面过渡区厚度测试；步骤五、根据步骤二和步骤四所得测试结果计算混凝土界面过渡区导热系数；步骤六、根据步骤三和步骤四所得测试结果计算混凝土界面过渡区比热容。该方法实现对混凝土界面过渡区热学参数进行测定。
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公开(公告)号：CN115492042B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202211047780.6
申请日：2022-08-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种面板堆石坝坝面性能检测智能平台及方法，包括两个控制装置和一个检测平台，两个控制装置分别通过拉线与检测平台连接，控制装置通过协同控制收放拉线，使检测平台移动；在使用状态下，控制装置设置于面板堆石坝的坝顶两侧，检测平台设置于面板堆石坝的坝面，检测平台通过控制装置稳定在坝面上，控制装置对拉线的协同收放控制，使检测平台在倾斜的坝面上移动，用于对坝面进行检测的检测仪器安装在检测平台上，通过检测平台的移动对坝面进行检测。通过上述结构，检测仪器通过检测平台在整个坝面上移动，具有检测方便，检测区域全面，工作效率高等优点，不需要人工攀爬坝面，大大降低了检测劳动强度，并消除了人工在坝面上检测带来的安全隐患。
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公开(公告)号：CN116485717A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310223406.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法，包括以下步骤：步骤1：获取混凝土坝表面裂缝图像和两阶段迁移学习训练方式；步骤2：构建大坝裂缝检测模型；步骤3：采用大坝裂缝检测模型对混凝土坝表面裂缝图像中的每个像素点进行识别，并获取混凝土坝的裂缝形状检测结果。本发明的目的是为了解决现有技术存在的坝面数据图像采集困难、数据标注人工成本高，使大坝裂缝数据集缺乏导致模型训练欠拟合、不充分、检测精度低以及现有方法对微小裂缝所占的像素点少、裂缝与周边环境对比度低，导致模型对坝面裂缝特征信息提取能力弱、细小裂缝分割能力弱、像素准确率低的技术问题，而提供的一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113609554B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202110797121.3
申请日：2021-07-14
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种土石混合体边坡的有限元可靠度评价方法，该方法基于有限元数值模拟和蒙特卡洛法，首先采用有限元强度折减法计算极限失稳条件下边坡滑动面贯穿特征点的位移，然后根据土体和块石不确定性参数及其随机分布特征建立相应的联合概率密度函数，利用蒙特卡洛法对边坡进行稳定有限元计算，得到不同参数条件下边坡滑动面贯穿特征点的位移，并与极限失稳条件下同一特征点的位移进行比较，得到相应的失效样本，计算得到边坡的失效概率；本发明有效减低了土石混合体边坡可靠度评估过程中的计算工作量，便于程序的自动化编制。
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公开(公告)号：CN113609554A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110797121.3
申请日：2021-07-14
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种土石混合体边坡的有限元可靠度评价方法，该方法基于有限元数值模拟和蒙特卡洛法，首先采用有限元强度折减法计算极限失稳条件下边坡滑动面贯穿特征点的位移，然后根据土体和块石不确定性参数及其随机分布特征建立相应的联合概率密度函数，利用蒙特卡洛法对边坡进行稳定有限元计算，得到不同参数条件下边坡滑动面贯穿特征点的位移，并与极限失稳条件下同一特征点的位移进行比较，得到相应的失效样本，计算得到边坡的失效概率；本发明有效减低了土石混合体边坡可靠度评估过程中的计算工作量，便于程序的自动化编制。
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公开(公告)号：CN119125516A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411101595.X
申请日：2024-08-12
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了一种用于精确测定混凝土界面过渡区干缩系数的方法及装置，方法包括以下步骤：制作试件、测量界面过渡区厚度与试件长度、调整实验装置以测定各试件形变、根据测得的数据计算干缩系数。这种方法和装置可以方便地且准确地测定界面过渡区干缩系数，为混凝土细观湿度开裂机理的研究提供重要参考，同时避免了重复性工作。
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公开(公告)号：CN118090523A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410064517.0
申请日：2024-01-16
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种混凝土界面过渡区等温湿扩散系数的测定方法，包括以下步骤：步骤一、根据需求进行测试试件的制作；步骤二、测定混凝土试件各相厚度，包括水泥砂浆的厚度、骨料的厚度以及混凝土界面过渡区的厚度；步骤三、测定试件的湿流密度；步骤四、根据步骤二和步骤三结果计算试件的湿扩散系数；步骤五、根据步骤二～四所得结果计算界面过渡区湿扩散系数。该方法可以测定不同配比、不同工况下界面过渡区的湿扩散系数，提供更准确、高效的测定结果。
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公开(公告)号：CN116485717B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202310223406.5
申请日：2023-03-09
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法，包括以下步骤：步骤1：获取混凝土坝表面裂缝图像和两阶段迁移学习训练方式；步骤2：构建大坝裂缝检测模型；步骤3：采用大坝裂缝检测模型对混凝土坝表面裂缝图像中的每个像素点进行识别，并获取混凝土坝的裂缝形状检测结果。本发明的目的是为了解决现有技术存在的坝面数据图像采集困难、数据标注人工成本高，使大坝裂缝数据集缺乏导致模型训练欠拟合、不充分、检测精度低以及现有方法对微小裂缝所占的像素点少、裂缝与周边环境对比度低，导致模型对坝面裂缝特征信息提取能力弱、细小裂缝分割能力弱、像素准确率低的技术问题，而提供的一种基于像素级深度学习的混凝土坝表面裂缝检测方法。
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