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公开(公告)号：CN118209974A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311633820.X
申请日：2023-12-01
Applicant: 中国安全生产科学研究院 , 中安国泰(北京)科技发展有限公司
Abstract: 本发明提供了基于分时复用的低功耗滑坡崩塌监测预警装置及方法，将两种模式的雷达监测融合为一体，实现了多普勒模式和干涉测量模式的联合，在一套雷达硬件设备内实现了两种工作模式，通过两种工作模式的无缝切换，同时完成了微小位移监测和动目标监测，解决了当前边坡雷达只能监测微小形变的问题，实现了微小形变和快速移动目标的同时监测，做到了对滑坡崩塌事故的事前预警和事后预报。同时，通过全固态芯片化方案、智能化休眠方式，最大限度的降低了雷达功耗，满足了野外无供电地质灾害隐患点的长期监测需求。
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公开(公告)号：CN114814751A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210390682.6
申请日：2022-04-14
Applicant: 中国安全生产科学研究院 , 中安国泰(北京)科技发展有限公司
IPC: G01S7/40
Abstract: 可追踪运动轨迹的滚动式多面雷达反射器装置，包括半圆球形的左半球罩和半圆球形的右半球罩，左半球罩和右半球罩相互扣合连接在一起构成一个中空的球形体，左半球罩和右半球罩采用透波材料制成，中空的球形体内设有雷达角反射器，雷达角反射器具有8个朝外的电磁波反射部，雷达角反射器固定在中空的球形体内，中空的球形体内安装有利用GPS定位的运动轨迹追踪器。其目的在于提供一种可用于滚石监测雷达、桥梁监测雷达、车载毫米波雷达等监测动态目标的雷达实验使用，在滚动使用中不影响雷达波反射，装置便携、轻便，适用于户外实验，可以简单快速的对雷达做精度标定，精准的定位运动轨迹的可追踪运动轨迹的滚动式多面雷达反射器装置。
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公开(公告)号：CN113610902A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110909547.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 中国安全生产科学研究院 , 中安国泰(北京)科技发展有限公司
Abstract: 地基真实孔径雷达与点云数据映射配准方法，所述方法包括利用地基真实孔径雷达，通过大范围点源扫描方式对边坡进行连续监测；由边坡监测区域内若干个准静态强散射体目标散射回波信号可获得边坡三维图像信息获得三维图像信息的具体步骤包括在频域内对原始散射回波信号进行加窗滤波处理。其目的在于提供一种可以准确获取边坡空间内主散射体目标信息，并与矿山及山体滑坡、大坝等各种应用场合的地形数据进行三维映射配准，有利于工作人员对监测区域变形位移情况判读解译，并可避免出现成像目标大幅偏离边坡空间位置的异常情况的地基真实孔径雷达与点云数据映射配准方法。
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公开(公告)号：CN119714146B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202510220106.0
申请日：2025-02-27
Applicant: 中安国泰(北京)科技发展有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于空‑地遥感组网的受火建筑变形监测方法及系统，包括：通过地基形变监测雷达A、无人机形变监测雷达B和无人机形变监测雷达C获取雷达图像；对各雷达获取的遥感图像进行地理编码，将建筑结构目标在雷达斜距‑方位向极坐标系下的图像坐标映射至局部空间三维坐标；依据雷达分布式组网监测迭代解算目标三维变形分量及变形速度。本发明能够对火灾应急救援场景下的建筑结构目标三维变形进行高精度监测。
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公开(公告)号：CN119772912A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411939931.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国安全生产科学研究院 , 中安国泰(北京)科技发展有限公司
Abstract: 本发明涉及一种带有可摆动躯干的轮式机器人控制方法，属于机器人技术领域，解决了现有技术中在长时间的探测任务或特殊作业环境中遇到能量消耗过快或驱动系统故障时全驱动机器人无法继续执行任务的问题。机器人包括轮式驱动底盘以及通过连杆连接的可摆动躯干；方法包括：获取机器人的当前驱动模式；其中，驱动模式包括全驱动模式和无驱动模式；当机器人处于全驱动模式时，基于机器人的当前运动状态，计算得到全驱动躯干控制期望状态，以驱动可摆动躯干，并与轮式驱动底盘协同运动；当机器人处于无驱动模式时，基于当前机器人的运动状态，计算得到无驱动躯干控制期望状态，仅驱动可摆动躯干带动轮式驱动底盘运动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119355680A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411932703.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 中安国泰(北京)科技发展有限公司
Abstract: 本发明涉及边坡检测技术领域，公开了一种基于数字去斜技术的边坡雷达系统及方法，该系统集成雷达发射与接收、数字去斜处理、数据存储、数据分析及用户界面模块，通过发射宽带或超宽带线性调频信号并接收反射回波，实现高精度测量。数据分析模块采用机器学习算法，对收集的历史边坡位移和形变模式数据进行预处理、特征提取与模型构建，形成边坡稳定性预测模型。实时获取的一维距离像数据经模型分析，预测边坡稳定性状态，并与预设阈值比较，及时触发报警机制。本发明提升了边坡监测的智能化水平，实现了对边坡形变模式的深度挖掘与准确预测，为地质灾害防范与公共安全提供了有力保障。
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公开(公告)号：CN119310544A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411866818.1
申请日：2024-12-18
Applicant: 中安国泰(北京)科技发展有限公司
IPC: G01S7/41 , G01N22/02 , G06T7/00 , G06T17/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及桥梁检测术领域，公开了一种基于桥梁阵列雷达信号处理系统及方法，该方法通过桥梁阵列雷达系统定时采集反射电磁波信号，并对其进行预处理以提高信号质量。利用三维建模与阵列雷达的空间分辨能力，将信号精确匹配至桥梁模型，形成内部结构的电磁波反射图像。根据桥梁材料的电磁特性，设定强度阈值和形态识别规则，以区分正常与缺陷结构，并分析缺陷发展趋势。进一步，采用深度学习算法对反射图像进行特征提取与分类，自动识别缺陷位置、类型和尺寸，生成检测报告。最后，结合地理信息GIS，展示缺陷空间分布，制定针对性维护计划。本发明提高了桥梁内部缺陷的检测精度与效率。
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公开(公告)号：CN116400348A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310083702.X
申请日：2023-02-08
Applicant: 中国安全生产科学研究院 , 中安国泰(北京)科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开了一种含水土质埋压人员救援现场边坡安全监测预警装置及方法，涉及地质灾害应急救援安全监测技术领域，通过FPGA控制单元有序程控毫米波测量单元、含水率测量单元、倾角测量单元、5G数传单元，形成含水土质埋压人员救援安全监测预警装置，基于该装置构建的救援现场位移、倾角、含水率、温湿度监测数据感知网络，建立“三参量”联合预警方法，形成含水土质埋压人员救援现场开挖斜坡动态面域预警模式。本方案尺寸小、重量轻、集成度高，运输安装便携，支持一键式操作，无需另配计算机，适合救援人员随身携带至各救援点进行抵近分布式监测，保障含水土质埋压人员救援现场救护装备安全和救援人员生命安全。
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公开(公告)号：CN115825951A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211424768.2
申请日：2022-11-14
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中安国泰(北京)科技发展有限公司
IPC: G01S13/88 , G01S7/41 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种落石监测雷达高速信号处理装置，涉及地质灾害安全监测预警技术领域，包括电源系统、SDRAM系统、中频信号采集存储系统、千兆以太网接口，和以FPGA为核心处理单元并结合ARM内核构建的控制及信号处理单元；控制及信号处理单元用于实现相控阵雷达的参数设置及命令下载、数据存储、读取及数据处理；SDRAM系统用于存储实时处理的雷达数据和视频数据；中频信号采集存储系统用于采集和存储中频相控阵雷达监测回波数据；电源系统用于为控制及信号处理单元、SDRAM系统、中频信号采集存储系统和千兆以太网接口提供电源。本发明以FPGA硬件为核心处理单元，结合ARM内核实现了雷达数据处理算法的高效运算，提高了落石预警响应速度。
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公开(公告)号：CN119919735A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510117226.8
申请日：2025-01-24
Applicant: 中国安全生产科学研究院 , 中安国泰(北京)科技发展有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V20/52
Abstract: 本发明涉及一种安全穿戴检测方法，属于目标检测技术领域，解决了现有检测算法在复杂背景和多变姿态下的检测精度不高，造成漏检或误检的问题。包括：获取监控视频拍摄的包括待检测人员的图像；将图像输入训练好的人体检测模型，得到人体检测结果；其中，人体检测结果包括人体检测框的位置和人体检测框的类别；基于人体检测结果，在目标检测图像中分别截取各待检测人员的头部区域图像和/或身体区域图像；将各检测人员的头部区域图像和身体区域图像分别输入训练好的安全帽分类模型和反光衣分类模型中，得到各分类模型输出的分类结果；其中，安全帽分类模型输出的分类结果包括是否佩戴安全帽；反光衣分类模型的分类结果包括是否身穿反光衣。
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