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公开(公告)号:CN113987680A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111278609.1
申请日:2021-10-31
Applicant: 中国地质大学(北京) , 中国地质大学(北京)郑州研究院
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F113/08
Abstract: 本发明是一种对水下航行器添加约束并观测的装置与方法。首先,使用刚性材质在水下固定一条路径。连接装置同时连接刚性路径与航行器,连接装置与路径采用滑轮连接,航行器前端与连接装置连接并且航行器保留与连接处的两个转动自由度。航行器由尾部产生推力前进。将连接装置于路径起点,启动航行器,使用摄影机以一定频率记录航行器从起点到终点的过程数据。通过观测航行器在特定轨迹的运动并记录其运动状态的数据,本发明提供了一种分析水下航行器在特定轨迹的速度矢量分布与加速度矢量分布的方法与装置。
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公开(公告)号:CN114419421A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202210073070.4
申请日:2022-01-21
Applicant: 中国地质大学(北京) , 北京城建勘测设计研究院有限责任公司 , 中国安全生产科学研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于影像的地铁隧道裂缝识别系统及方法,通过自拱型组合阵列CCD相机获取的数据,获得隧道影像,并且利用深度学习算法改进的U‑Net算法对隧道面进行智能提取和检测,可以提取出地隧道裂缝病害,并在分类的基础上,对裂缝病害进行相对定位,方便检修人员直接前往故障路段进行修理,减少工作人员搜寻病害时的二次时间成本。本发明能够满足地铁盾构隧道高速、高精度的裂缝病害检测及定位要求,处理速度快,实用价值高。
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公开(公告)号:CN113989255A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111302935.1
申请日:2021-11-05
Applicant: 中国地质大学(北京) , 北京城建勘测设计研究院有限责任公司
Abstract: 本发明提供基于Mask‑RCNN的地铁隧道衬砌脱落识别模型训练方法和识别方法,包括模型的训练方法和识别方法;对模型标签标注和特征提取模块进行适应性改进的算法,以特征更为明显的三维激光点云深度图为实验对象,结合残差神经网络,对目标分割算法掩码‑区域卷积神经网络进行模型训练,用训练好的模型对点云深度图进行识别,实现根据隧道全断面深度图数据进行衬砌掉落区域的自动化识别提取。该方法可以解决现阶段衬砌掉落区域识别效率低、精度差的关键问题,保证最后的识别率达到95%,识别效果显著。
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