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公开(公告)号：CN119646920A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411566558.6
申请日：2024-11-05
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 , 广东湾区交通建设投资有限公司
Abstract: 本发明公开了一种超大锚碇数字孪生体构建方法及系统，该方法包括以下步骤：布置16孔测斜管形成三维监测阵列，采用测斜管实时采集数据，利用IDW插值算法生成精确的网格点数据；对数字模型进行优化处理，包括结构优化、高效压缩算法应用和实例化渲染；基于WebGL技术实现三维可视化，包括模型半透明化、网格数据精确对齐、自定义着色器实现热力图渲染等；构建一个综合性的数字孪生系统平台，实现超大锚碇结构的全生命周期管理和实时监控。本发明通过布置传感器采集实时监测方式，显著提高了数据采集的精度和全面性并实现了对锚碇全局变形的实时监测，实现了超大锚碇结构的高精度、实时、交互式数字孪生可视化，为工程监测和决策提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN119714102A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411566560.3
申请日：2024-11-05
Applicant: 广东省公路建设有限公司 , 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 广东湾区交通建设投资有限公司
Abstract: 本发明公开了一种锚碇地连墙测点异常识别与全域变形三维可视化方法及系统，方法包括：在锚碇地连墙上布置位移传感器,形成均匀分布的三维监测阵列，并组建包括该三维监测阵列的锚碇地连墙监测系统；锚碇地连墙监测系统网络时间同步；实时采集地连墙上各类传感器的数据并上传至云端监测数据库；将地连墙划分为网格结构，通过插值算法将离散监测数据扩展为高密度网格数据，实现地连墙全域高精度的位移模拟；对于出现的异常数据，自动剔除；地连墙变形三维可视化。本发明更准确地反映锚碇地连墙的整体变形状态，并通过异常值检测方式，剔除异常数据，提高了监测数据的可靠性；解决了传统的监测数据难以直观反映地连墙空间变形特征的问题。
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公开(公告)号：CN117710810B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311670410.2
申请日：2023-12-07
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: 本发明公开了一种基于无人机和神经网络的桥梁病害区域的三维定位方法及系统，首先通过无人机对待检测桥梁进行拍摄，生成第一桥梁三维模型，根据第一桥梁三维模型规划巡检路径和多个视点，无人机在多个视点处拍摄桥梁的高分辨率图像；根据所述高分辨图像建立第二桥梁三维模型，通过神经网络对采集到的高分辨率图像进行病害区域的识别；通过多边形拟合算法确定每个病害区域的边界，然后通过相应的算法建立了图片二维点与模型三维点的映射关系，以此实现了病害区域在第二桥梁三维模型上的精确的三维定位。该种方法相比于现有技术中的其它三维定位方法，具有更高的精确性，使得工作人员能直观地从桥梁三维模型上看到病害区域的分布。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119720324A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411548959.9
申请日：2024-11-01
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 , 广东湾区交通建设投资有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多点协同定位的桥塔节段姿态智能预测方法及系统，方法包括：S100、在已安装节段的两个相邻侧面选取多个观测点，使用激光反射镜获取观测点的空间坐标，利用多台全站仪进行协同测量；S200、基于刚体变换数学模型对待安装节段进行姿态变化预测，使用旋转矩阵和平移向量计算待安装节段的最优姿态，过多点冗余信息优化姿态估计，控制累积误差；S300、对桥塔结构进行BIM建模，并进行高精度三维渲染，将复杂监测数据转化为直观图形界面，实时展示节段状态；S400、根据数据比较，结合误差进行分析，若与设计数据误差较大则进行相应调整；S500、重复以上步骤，直至对所有桥塔节段完成精确定位安装。提升了桥塔节段架设的精度与施工效率。
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公开(公告)号：CN119690306A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411552815.0
申请日：2024-11-01
Applicant: 广东省公路建设有限公司 , 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 广东湾区交通建设投资有限公司
IPC: G06F3/04845 , G06F3/04847 , G06T11/00 , G06T11/20 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06Q50/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于平行坐标图的多源数据融合分析方法及系统，该方法包括：获取桥梁施工过程中的多源数据，对所述多源数据进行预处理操作，所述预处理操作包括：对所述多源数据进行时间同步操作，及识别所述多源数据中的异常值和缺失数据；将预处理操作后的所述多源数据映射到平行坐标图上，并按照时间维度对所述多源数据分配对应的颜色，从而区分所述多源数据中各个源数据；为用户展示所述平行坐标图，用户在所述平行坐标图上进行操作，查找所需数据，从而完成多源数据融合分析。
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公开(公告)号：CN117710810A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311670410.2
申请日：2023-12-07
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: 本发明公开了一种基于无人机和神经网络的桥梁病害区域的三维定位方法及系统，首先通过无人机对待检测桥梁进行拍摄，生成第一桥梁三维模型，根据第一桥梁三维模型规划巡检路径和多个视点，无人机在多个视点处拍摄桥梁的高分辨率图像；根据所述高分辨图像建立第二桥梁三维模型，通过神经网络对采集到的高分辨率图像进行病害区域的识别；通过多边形拟合算法确定每个病害区域的边界，然后通过相应的算法建立了图片二维点与模型三维点的映射关系，以此实现了病害区域在第二桥梁三维模型上的精确的三维定位。该种方法相比于现有技术中的其它三维定位方法，具有更高的精确性，使得工作人员能直观地从桥梁三维模型上看到病害区域的分布。
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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：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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