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公开(公告)号：CN119090839B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411189240.0
申请日：2024-08-28
Applicant: 北京建筑大学 , 北京智弘通达科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/80 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/096
Abstract: 一种铁轨异常扣件多源信息融合的智能检测方法，包括设备准备；数据收集；对左右斜视角图像数据矫正；目标物检测框选；目标框选对齐；图像处理；异物检测；表面位置数据截取映射；数据整合；采用多源特征融合智能检测方法提取特征；轻量化部署；实时预警机制。本发明利用轨道扣件多视角采集设备采集到的多视角数据，应用多特征融合的智能算法对异常扣件进行检测，多源信息融合提高了异常扣件检出的准确性，并建立了针对异常情况的实时预警机制，从而可以及时通知维修工人进行紧急处理，保障铁路行车的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119068365A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411172158.7
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京建筑大学 , 北京智弘通达科技有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机巡检的彩钢房检测及危险等级分类方法,包括使用图像数据传输及处理模块将图像数据及其对应的位置坐标信息相关联保存，对图像数据进行分割处理，并对分割的图像数据进行编号确保后续图像数据的拼接，将分割处理后的图像数据传输到模型检测及分类模块；模型检测及分类模块将处理后的图片数据传入训练好的检测分类模型,检测并提取图片中的各种彩钢房，将图片中的彩钢房按损伤类型不同进行分类，输出彩钢房的地理位置、面积大小、损伤类型信息。
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公开(公告)号：CN118334482A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410611908.X
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京建筑大学 , 中国特种设备检测研究院
IPC: G06V10/80 , G01N21/954 , G01N29/06 , G01N29/44 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06T3/40 , G06T5/90 , G06T5/70 , G06T7/10 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种线阵相机图像与超声波B显图像的管道无损探伤方法，包括设计智能化的管道无损探伤方法；控制管道图像采集装置沿着管道行进，在行进过程中采集管道的线阵相机图像和超声波B显图像；对采集的线阵相机图像和超声波B显图像预处理；设计双主干网络的Vision Transformer模型，通过其中一个主干网络处理线阵相机图像，通过其中另一个主干网络处理超声波B显图像，进行多模态数据融合；将多模态数据融合后的数据导入3D‑CNN模型中，进行特征提取和训练；根据提取的特征判断管道状况，并对训练结果综合分析，评估所设计方法的有效性。这种方法提高了管道检测的准确性和可靠性，同时降低了对传统方法的依赖度，为管道的安全运行提供了有力保障。
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公开(公告)号：CN119090839A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411189240.0
申请日：2024-08-28
Applicant: 北京建筑大学 , 北京智弘通达科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/80 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/096
Abstract: 一种铁轨异常扣件多源信息融合的智能检测方法，包括设备准备；数据收集；对左右斜视角图像数据矫正；目标物检测框选；目标框选对齐；图像处理；异物检测；表面位置数据截取映射；数据整合；采用多源特征融合智能检测方法提取特征；轻量化部署；实时预警机制。本发明利用轨道扣件多视角采集设备采集到的多视角数据，应用多特征融合的智能算法对异常扣件进行检测，多源信息融合提高了异常扣件检出的准确性，并建立了针对异常情况的实时预警机制，从而可以及时通知维修工人进行紧急处理，保障铁路行车的安全性。
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公开(公告)号：CN118501178A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410611907.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京建筑大学 , 中国特种设备检测研究院
IPC: G01N21/954 , G01N29/04 , G01N29/265 , F17D5/06
Abstract: 本发明提供了一种自适应超声波和图像信息融合的无损管道检测系统及方法，自适应行进装置包括环形框架和自适应行进轮组，环形框架设置有容纳管道的贯通空间，自适应行进轮组周向均布在环形框架内；超声波探伤组件能够周向调节的设置在环形框架内，包括超声波发射器和接收器；相机组件能够周向调节的设置在环形框架内；控制装置与自适应行进装置、超声波探伤组件及相机组件连接，被配置为控制自适应行进装置沿着管道长度方向行进，并控制超声波探伤组件及相机组件独立的进行周向调节；数据分析装置收集和分析超声波探伤组件输送来的超声波探伤信息以及相机组件输送来的图像信息，评估管道状态。
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公开(公告)号：CN118243380A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410181659.5
申请日：2024-02-18
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G01M13/028 , G01M13/021 , G01J5/48 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种智能化的轴箱轮对健康检测方法，利用红外和应力信息对轴箱轮对的健康状态进行评估。该方法首先在轨道底座上放置8个应力传感器和在伸缩结构上安装2个红外检测设备，以及在轴箱轮对上放置三轴振动传感器，共计11个一维数据，2个二维数据。然后利用RNN模型将这11个一维数据转换为二维图像。通过多源异类的信号数据级融合，结合一维振动信号转换的二维图像信号和红外图像，得到三维数据，输入到三维卷积神经网络（3D‑CNN）中，进行特征提取和训练；最后，通过训练得到的结果对轴箱轮对进行故障诊断。该方法通过综合应力和红外两种不同信息进行评估，并通过神经网络对轴箱轮对的故障情况进行精确诊断。这种智能化的健康检测方法具有快速、全面和准确的优点，可以有效地提高轴箱轮对的检测效率和准确性。
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