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公开(公告)号：CN117708643A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311474400.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 广东省公路建设有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于融合序列特征的桥梁监测异常数据的识别方法及系统，该方法包括：获取桥梁健康监测数据，提取所述监测数据的特征向量作为数据点，构建数据异常识别树，其中，设置切分阈值，将特征向量和所述切分阈值进行对比，根据对比结果，将所述特征向量分别划分到第一子树和第二子树；根据数据异常识别树，计算数据的初始异常分数，并计算数据的初始异常分数的总概率密度，设置数据异常模型，根据所述总概率密度，计算数据的最终异常分数，根据数据的最终异常分数，对所述监测数据中的异常数据进行识别；将识别出的异常数据输入到卷积神经网络中，进行异常数据分类，将分类后的异常数据输入到长短时记忆网络中，以完成异常数据修复。
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公开(公告)号：CN115937595A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211643646.2
申请日：2022-12-20
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 广东省公路建设有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06T5/10 , G06V10/54
Abstract: 本申请提供了一种基于智能数据处理的桥梁表观异常识别方法及系统，涉及桥梁异常识别技术领域，控制无人机数据采集装置对桥梁体表面进行桥梁表面图像数据采集；对每一帧图像进行离散余弦变换得到离散余弦变换系数；根据所述离散余弦变换系数进行图像背景纹理特征值计算，输出图像背景特征值集合；根据所述图像背景特征值集合进行数据分类，得到分类图像数据集；将所述图像背景特征值集合作为训练数据集进行神经网络训练生成自编码器；将所述分类图像数据集输入所述自编码器中，根据得到的还原误差指标输出异常图像数据集。解决了由于桥梁表面采集到的图像背景纹理差异所引起的异常识别偏差的问题，通过进行背景特征计算，达到提高异常识别准确率的效果。
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公开(公告)号：CN117851778B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410030781.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 广东省公路建设有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/08
Abstract: 本发明提供了一种基于桥梁暴露度的表观识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：加载桥梁基础信息，包括桥梁结构拓扑、部署气候特征和部署地理特征；进行病害统计分析，生成高频病害区域的病害暴露度和高频病害类型；基于病害暴露度大于或等于病害暴露度阈值的高频病害类型，配置高频病害区域的表观病害识别主模型；将高频病害类型从第一病害类型集删除，获得第二病害类型集；结合孪生神经网络，搭建表观病害识别辅模型；合并构建表观病害识别组件对桥梁监测图像进行处理，生成桥梁病害标识区域发送至用户端。本发明解决了传统的桥梁病害识别方法存在病害识别的准确性较差、识别效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117708643B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311474400.1
申请日：2023-11-07
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 广东省公路建设有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于融合序列特征的桥梁监测异常数据的识别方法及系统，该方法包括：获取桥梁健康监测数据，提取所述监测数据的特征向量作为数据点，构建数据异常识别树，其中，设置切分阈值，将特征向量和所述切分阈值进行对比，根据对比结果，将所述特征向量分别划分到第一子树和第二子树；根据数据异常识别树，计算数据的初始异常分数，并计算数据的初始异常分数的总概率密度，设置数据异常模型，根据所述总概率密度，计算数据的最终异常分数，根据数据的最终异常分数，对所述监测数据中的异常数据进行识别；将识别出的异常数据输入到卷积神经网络中，进行异常数据分类，将分类后的异常数据输入到长短时记忆网络中，以完成异常数据修复。
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公开(公告)号：CN117851778A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410030781.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 广东省公路建设有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/08
Abstract: 本发明提供了一种基于桥梁暴露度的表观识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：加载桥梁基础信息，包括桥梁结构拓扑、部署气候特征和部署地理特征；进行病害统计分析，生成高频病害区域的病害暴露度和高频病害类型；基于病害暴露度大于或等于病害暴露度阈值的高频病害类型，配置高频病害区域的表观病害识别主模型；将高频病害类型从第一病害类型集删除，获得第二病害类型集；结合孪生神经网络，搭建表观病害识别辅模型；合并构建表观病害识别组件对桥梁监测图像进行处理，生成桥梁病害标识区域发送至用户端。本发明解决了传统的桥梁病害识别方法存在病害识别的准确性较差、识别效率较低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118110107A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410241701.8
申请日：2024-03-04
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于工业摄影测量的公路预制T梁智能落梁控制装置，主要涉及架桥机技术领域。所述装备包括：第一测量定位靶标，所述第一测量定位靶标安装于支座垫石的顶面；第二测量定位靶标，所述第二测量定位靶标安装于待架梁片的顶面；工业相机，所述工业相机安装于架桥机桁架下缘；工业处理器，所述工业处理器用于采集工业相机的图像信号并可用于确定第一测量定位靶标和第二测量定位靶标在相机坐标系中的三维坐标与三维姿态矩阵。本申请同时根据待架梁片的三维坐标和三维姿态矩阵与设计三维坐标和设计三维姿态矩阵的偏差判断梁片是否架梁正确，相比于现有技术中只通过三维坐标判断梁片是否架梁正确，具有更高的精确性。
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公开(公告)号：CN118114347B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410341772.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于预制T梁全过程建造精度控制方法，涉及智能控制技术领域，方法包括：通过对预制T梁进行全过程建造分解获取第一分解结构进行识别，确定第一预制结构和第二预制结构利用测量机器人分别对第一预制结构和第二预制结构进行切片测量，得到N个第一连续切片数据和N个第二连续切片数据，根据N个第一连续切片数据、N个第二连续切片数据进行相邻切片误差计算，得到N‑1个第一相邻切片误差、N‑1个第二相邻切片误差进行比对根据误差比对结果进行误差控制，解决现有技术中建造T梁的过程存在误差积累，导致T梁标高及线形不流畅，出现预制T梁建造精度低的技术问题，实现对T梁全过程进行精准管控，提高预制T梁建造精度。
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公开(公告)号：CN115937165B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211635514.5
申请日：2022-12-19
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司
Abstract: 本发明涉及智能检测技术领域，提供了一种移动式螺栓松动智能检测识别方法及系统，所述方法包括：通过移动检测车上设置的图像采集设备进行巡回图像采集，获得视频采集信息；进行关键帧提取，基于关键帧进行螺栓特征分析，确定螺栓特征；进行角度计算和异常特征分析，获得检测识别结果；当检测识别结果满足预警要求时，发送螺栓松动预警信息，并将检测识别结果、螺栓松动预警信息同步上传至云平台进行数据更新管理，解决了螺栓松动监测的覆盖位置与角度相对固定，监测灵活性差，检测识别效率与精度低的技术问题，实现了对移动检测车同步进行位移控制，提高监测灵活性，丰富螺栓松动监测的覆盖位置与角度，全面提升检测识别效率与精度的技术效果。
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公开(公告)号：CN118114347A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410341772.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于预制T梁全过程建造精度控制方法，涉及智能控制技术领域，方法包括：通过对预制T梁进行全过程建造分解获取第一分解结构进行识别，确定第一预制结构和第二预制结构利用测量机器人分别对第一预制结构和第二预制结构进行切片测量，得到N个第一连续切片数据和N个第二连续切片数据，根据N个第一连续切片数据、N个第二连续切片数据进行相邻切片误差计算，得到N‑1个第一相邻切片误差、N‑1个第二相邻切片误差进行比对根据误差比对结果进行误差控制，解决现有技术中建造T梁的过程存在误差积累，导致T梁标高及线形不流畅，出现预制T梁建造精度低的技术问题，实现对T梁全过程进行精准管控，提高预制T梁建造精度。
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公开(公告)号：CN115937165A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211635514.5
申请日：2022-12-19
Applicant: 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司
Abstract: 本发明涉及智能检测技术领域，提供了一种移动式螺栓松动智能检测识别方法及系统，所述方法包括：通过移动检测车上设置的图像采集设备进行巡回图像采集，获得视频采集信息；进行关键帧提取，基于关键帧进行螺栓特征分析，确定螺栓特征；进行角度计算和异常特征分析，获得检测识别结果；当检测识别结果满足预警要求时，发送螺栓松动预警信息，并将检测识别结果、螺栓松动预警信息同步上传至云平台进行数据更新管理，解决了螺栓松动监测的覆盖位置与角度相对固定，监测灵活性差，检测识别效率与精度低的技术问题，实现了对移动检测车同步进行位移控制，提高监测灵活性，丰富螺栓松动监测的覆盖位置与角度，全面提升检测识别效率与精度的技术效果。
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