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公开(公告)号：CN117853486B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410257078.5
申请日：2024-03-07
Applicant: 云南省交通规划设计研究院股份有限公司 , 同济大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及隧道工程监测技术领域，公开了一种数据缺失条件下隧道工作面岩体质量自动化评价方法，包括获取岩石隧道开挖面高清图像建立第一代图像数据集；改进并训练Swin Transformer模型，通过模型生成第二代图像集并智能获取隧道面关键信息，继而建立包含特征参数的多源岩石隧道面特征数据集；建立树增强朴素贝叶斯网络，通过EM算法对建立的贝叶斯网络进行训练和验证等过程。通过训练和验证后的树增强朴素贝叶斯网络，能够对数据缺失条件下隧道工作面岩体质量进行自动化评价，输出判定结果，从而解决预测围岩质量的准确性和效率较低问题。
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公开(公告)号：CN118675031A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411103889.6
申请日：2024-08-13
Applicant: 云南省交通规划设计研究院股份有限公司 , 同济大学
IPC: G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06Q10/063 , G06Q50/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及隧道施工技术领域，公开了一种隧道围岩风化程度的智能评估方法，包括：获取掌子面高清图像；建立隧道工作面风化围岩图像集；利用改进后的Swin‑Transformer模型实现对隧道工作面的软弱夹层、地下水和裂隙图像的识别和分割；建立多源工作面围岩风化程度数据集；利用练改进后的GBRT模型实现围岩风化程度的智能评估将工作面风化程度划分至：未风化、轻微风化、中等风化、强烈风化和完全风化，五个相应等级之一。该方法旨在解决目前隧道围岩风化识别过程中数据获取不平衡不充分的问题，同时保证较高的隧道工作面弱夹层、渗漏水和裂隙等微小病害特征识别准确率，为隧道工程施工过程的安全保障问题提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN117853486A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410257078.5
申请日：2024-03-07
Applicant: 云南省交通规划设计研究院股份有限公司 , 同济大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及隧道工程监测技术领域，公开了一种数据缺失条件下隧道工作面岩体质量自动化评价方法，包括获取岩石隧道开挖面高清图像建立第一代图像数据集；改进并训练Swin Transformer模型，通过模型生成第二代图像集并智能获取隧道面关键信息，继而建立包含特征参数的多源岩石隧道面特征数据集；建立树增强朴素贝叶斯网络，通过EM算法对建立的贝叶斯网络进行训练和验证等过程。通过训练和验证后的树增强朴素贝叶斯网络，能够对数据缺失条件下隧道工作面岩体质量进行自动化评价，输出判定结果，从而解决预测围岩质量的准确性和效率较低问题。
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公开(公告)号：CN117649448A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410114887.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 云南省交通规划设计研究院股份有限公司
IPC: G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06T7/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G01M3/04
Abstract: 本发明涉及隧道施工技术领域，公开了一种隧道工作面渗漏水智能识别和分割方法。本发明首先通过在工程现场拍照获取隧道工作面照片建立图像集；随后基于swin‑transformer模型将图像集导入模型进行训练，通过训练后的模型识别图像集对图像集进行分类，最终可以区分五种隧道工作断面渗透水类型。然后进一步对有水的四种状态的图像进行分割，完成边界确定和面积二维计算，实现对工作面渗漏水的定位。本发明可以解决以往渗漏水识别中数据获取不平衡不充分的问题，提升了渗漏水病害识别的准确程度与效率，对隧道工程的智能监测与安全保障具有重要意义。
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公开(公告)号：CN221627155U
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202323347842.8
申请日：2023-12-08
Applicant: 云南省交通规划设计研究院股份有限公司 , 同济大学
Abstract: 本实用新型涉及边坡工程变形安全监测技术领域，具体公开了一种边坡无线倾角变形监测传感器保护装置，包括边坡混凝土台基座、无线倾角传感器、保护罩和防雨棚。边坡混凝土台基座通过预埋钢筋固定于边坡处；无线倾角传感器通过传感器安装支架安装于边坡混凝土台基座的顶面上；保护罩罩于无线倾角传感器上；防雨棚位于保护罩的上方。该边坡无线倾角变形监测传感器保护装置通过边坡混凝土台基座为无线倾角传感器提供安装平台，解决无线倾角传感器在边坡处的安装固定问题；通过保护罩和防雨棚对无线倾角传感器进行保护，避免在强降雨或者冰雹等恶劣天气情况下，导致的因滑坡落石损坏无线倾角传感器及传感器进水等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN221400491U
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202322874984.3
申请日：2023-10-25
Applicant: 云南省交通规划设计研究院股份有限公司
Abstract: 本实用新型涉及隧道施工技术领域，具体公开了一种基于激光测距装置的隧道工作面变形智能监测装置，包括推车、设备安装架、若干激光测距装置和监测报警装置；推车由车体和推柄两部分构成，车体底部安装有行走轮，车体的后侧安装推柄；设备安装架为框架结构，设备安装架固定安装于车体上；若干激光测距装置安装于设备安装架上，分别布设于车体的前侧及左右两侧；监测报警装置与若干激光测距装置有线连接，监测报警装置根据激光测距装置所监测的隧道工作面变形情况进行报警提示，从而反应当前隧道工作面变形状态。该智能监测装置能够高频率，智能化，可视化的对隧道施工工作面的大变形坍塌进行监测，避免隧道施工工作面的大变形坍塌事故。
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公开(公告)号：CN119004179A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411087133.7
申请日：2024-08-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/24 , G01L1/25 , G01N3/08 , G01N3/06 , G06F18/23213 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于声发射波形时频特征的混凝土应力状态识别方法，包括对混凝土试样进行单轴分级加载试验；对各级加载时的混凝土试块进行激励；采集激励器产生的波形；对波形进行去噪；对不同分级加载获得的去噪波形信号进行聚类，得到混凝土应力状态等级，并进行人工标注；对去噪波形信号进行FFT及VMD，分别获得信号的频域及时域信号，得到训练用的数据集；构建双支路DCNN，分别对波形信号的频域及时域特征进行学习，并通过全局注意力机制进行特征融合；将波形数据集输入构建好的神经网络，进行模型训练；用训练后的模型判断混凝土结构安全状态。该方法能够快速准确识别混凝土结构所对应的应力状态等级，并为结构安全评价提供支撑。
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公开(公告)号：CN118758727A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410949093.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种通过能量指标来预测砂岩破坏的方法，包括对砂岩进行单轴压缩试验；通过声发射系统测量砂岩破坏过程中的累计声发射能量；利用红外热成像仪记录砂岩加载过程中表面平均温度的变化；根据斯蒂芬‑玻尔兹曼定律计算砂岩加载过程中的红外辐射能量，并计算累计辐射能量；将同一时刻的累计红外辐射能量与累计声发射能量的比值IRAEER作为砂岩破坏预测的指标；绘制IRAEER指标随时间变化的曲线图；确定IRAEER曲线的最高点；并将IRAEER曲线的最高点所对应的时间作为砂岩破坏的前兆点。该方法能通过将声发射累积能量与红外辐射能量进行数据融合进而从能量的角度高效的预判砂岩破坏。
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公开(公告)号：CN119715128A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411894509.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种岩石破坏时间及破坏能量预测方法，包括：对同类型多个岩石样品进行单轴压缩试验，并通过声发射系统测量破坏过程中的累计声发射计数；根据每个岩石样品累计声发射计数的快速增长点确定其破坏前兆；确定所有岩石样品破坏前兆点占整个破坏时间的平均比例；计算所有岩石样品加载过程中的弹性应变能密度；建立岩石破坏时间与弹性应变能密度的对应关系；对于同类型的待测岩石，先获取其破坏前兆点，根据所有岩石样品破坏前兆点所占整个破坏时间的平均比例提前预测出岩石破坏时间；再根据破坏时间与弹性应变能密度的对应关系及岩石体积计算出岩石破坏能量。该方法通过声发射数据的分析，能够实现岩石破坏时间及破坏能量的提前准确预测。
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公开(公告)号：CN118333392A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410450851.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06F16/26 , G06F16/27 , G06F16/23 , G06F16/2458 , G06Q50/26
Abstract: 一种基于事故树与区块链的隧道施工火灾风险管理平台，用于隧道施工现场火灾风险管理，其特征在于，包括五个模块：数据获取模块、数据存储模块、数据交互模块、隧道施工火灾事故运行和分析模块和数据可视化模块。针对隧道施工过程火灾事故责任体系，基于事故树整理火灾事故的各类影响因素，梳理隧道建设过程消防安全信息流向，明确各部门在火灾事故发生中承担的责任，合理采集、记录、披露消防安全信息，以实现精细化的管理和监督，并开发了一个基于梧桐链(WutongChain)的原型系统，以实现风险可视化。解决了大型工程中信息流向复杂、风险评估数据来源不可靠的问题，提高了信息流通的透明度和风险评估结果的可靠性，便于现场做出有针对性的整改措施。
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