公开(公告)号：CN116930912A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310851192.6

申请日：2023-07-12

Applicant: 山东高速工程检测有限公司 ,  东南大学

Inventor： 王阳春 ,  蒋洪涛 ,  苏文明 ,  张太磊 ,  冯东明 ,  吴维维 ,  王浩琛 ,  张奔 ,  张振东

IPC: G01S7/48 ,  G06T7/60

Abstract: 本发明涉及桥梁检测技术领域，公开了一种利用激光雷达测量桥梁桥面线形的方法，包括：S1:沿桥纵向轴线布设激光雷达扫描仪测点；S2:获取激光雷达各个站点扫描得到的数据，对点云数据进行配准拼接，得到完整的桥梁点云三维数据；S3:采用直通滤波算法去除无效点和离群点；在得到处理后的桥梁点云三维数据后，设定坡度阈值提取出桥面点云数据；对得到的桥面点云数据采用最远点采样算法对桥面数据降采样；S4:对桥面点云数据进行坐标转换，得到桥面线形，使用激光雷达扫描仪测量悬索桥主缆线形，能提高桥梁线形测量的自动化程度，检测人员也不需要在悬索桥主缆上布置大量观测点，提高了检测效率。

公开(公告)号：CN115393745A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211021812.5

申请日：2022-08-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 吴刚 ,  吴维维 ,  冯东明

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于无人机与深度学习的桥梁形象进度自动识别方法，具体步骤如下：获取桥梁粗略点云模型，通过对粗略点云模型进行路径规划，采集得到桥梁多角度全方位的航拍图像，处理生成精细的桥梁点云模型，对点云模型进行标注赋予构件语义标签。采用深度学习模型，通过使用四个编码器和解码器来学习点的特征，把桥梁点云数据集作为模型输入进行训练，得到具有自动识别桥梁主要构件功能的网络模型。通过对两个不同施工时期的桥梁点云进行识别，比较桥梁主要构件数量变化，删除两期数据中的重复点云，得到桥梁形象进度变化情况。本发明对桥梁构件识别完整且准确，可在还原真实施工场景的同时掌握各构件详细施工进度，效率高，成本低。