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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：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：CN116167505B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310024471.5
申请日：2023-01-09
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 , 中交二公局第二工程有限公司
Abstract: 本发明提供了一种钢筋套料裁剪方法及系统，涉及数据处理技术领域。通过根据裁切设备历史裁切数据生成裁切影响数据，将钢筋原材料、目标裁切信息和裁切影响数据输入规划模型获得预规划结果用于进行裁切实验获得裁切结果的图像采集，基于图像采集结果生成优化裁切数据进行规划模型补偿并根据补偿后模型输出裁切规划。解决现有技术中存在对于裁切设备进行钢筋原材料裁切控制依赖于人工经验，容易发生钢筋原材料浪费导致生产成本上升的技术问题。达到提高裁切设备控制智能化程度，减少裁切设备的造成资源浪费，减低钢筋原材料造成的生产成本浪费的技术效果。
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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：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：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：CN116167505A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310024471.5
申请日：2023-01-09
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 , 中交二公局第二工程有限公司
Abstract: 本发明提供了一种钢筋套料裁剪方法及系统，涉及数据处理技术领域。通过根据裁切设备历史裁切数据生成裁切影响数据，将钢筋原材料、目标裁切信息和裁切影响数据输入规划模型获得预规划结果用于进行裁切实验获得裁切结果的图像采集，基于图像采集结果生成优化裁切数据进行规划模型补偿并根据补偿后模型输出裁切规划。解决现有技术中存在对于裁切设备进行钢筋原材料裁切控制依赖于人工经验，容易发生钢筋原材料浪费导致生产成本上升的技术问题。达到提高裁切设备控制智能化程度，减少裁切设备的造成资源浪费，减低钢筋原材料造成的生产成本浪费的技术效果。
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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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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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