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公开(公告)号：CN116630282A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310627051.6
申请日：2023-05-31
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明为基于深度学习的3D打印桥预制箱梁施工质量监测系统，包括：数据(图像)收集处理模块，通过工业相机对打印区域进行图像采集及处理；数据标注与模型训练模块，与所述的数据(图像)收集处理模块连接，构建用于目标检测与测量的收敛模型；信息校准与存储模块，与所述的数据标注与模型训练模块连接，将测试集输入到训练后的目标检测算法，采用校准算法对转换函数模块中的换算比M进行修正，以校准后的换算比M’更新转换函数模块，获得校准后的收敛模型；缺陷检测与分析模块；预警与提示处理模块。不仅能够实现减少人工成本、提升打印效率、保证打印产品的质量，同时也能使追求更大规模建筑级别的3D打印实现成为可能。
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公开(公告)号：CN118822996B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410954974.7
申请日：2024-07-17
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本发明为基于MIU‑Transformer的装配式桥梁焊接质量检测方法，包括以下步骤：获取装配式桥梁焊接缺陷图像数据集，并对图像进行像素级标注，为每个像素分配相应的语义标签；采用MIU‑Transformer神经网络进行语义分割缺陷测量，MIU‑Transformer神经网络包括集成蒙版图像均匀性与无监督域自适应的框架、由Transformer编码器和上下文感知特征融合解码器组成的主网络；利用训练后的MIU‑Transformer神经网络获得语义分割后的图像，计算缺陷的面积。该方法能够准确、高效地检测出的钢材料焊接缝缺陷并进行量化，为装配式桥梁质量保障和维护提供了有效的手段。
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公开(公告)号：CN119648527A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411620786.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 华东交通大学 , 重庆大学溧阳智慧城市研究院
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明为一种无人机拍摄路面图像的超分辨率处理方法与系统，所述方法包括以下内容：通过无人机航拍对路面目标进行拍摄，获得路面图像；同时使用高像素摄像机对同样目标进行拍摄作为参考图像，所有目标的参考图像构成参考图像集；构建高效KAN有参考图像超分辨率ESR‑KAN网络模型：ESR‑KAN网络模型包括KAN融合模块、重构模块以及M个串行KAN‑通道注意力，所述重构模块用于恢复图像的空间形状，经过重构模块处理后的结果与参考图像经上采样处理后的结果进行残差连接得到最终的高分辨率图像Y。本发明在无人机拍摄路面图像的超分辨率处理中，不仅提高了图像质量，增强了图像的可用性和分析的准确性，为无人机在多种应用场景中的图像处理提供了一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN118761987A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410906818.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06T7/13 , G06N3/0499
Abstract: 本发明为一种3D打印混凝土内部微观裂缝的量化方法及系统，所述量化方法在对微观裂缝图像进行相关标准测量之前，首先采用了一个去噪网络，增强注意力机制去噪网络IADNet，使用IADNet可以从不同视野对微观裂缝图像进行特征的提取，从多层次进行噪声的感知，并且进行去噪处理，大幅度提升图像质量，增强纹理细节，有利于进行分割网络的训练。将IADNet与语义分割算法联合使用，具有精细化识别图像信息的功能，可对微观裂缝识别进行量化，可以克服3D打印混凝土微观裂缝测量分析的不足，提高施工效率和质量。
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公开(公告)号：CN116214667A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310243500.7
申请日：2023-03-14
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了框架式混凝土3D打印机，包括主框架，用于作为3D打印机的主体支撑结构；混料机构，用于将混凝土原材料进行混合形成混凝土；次框架，用于作为混料机构的支撑结构；所述3D打印机由立体运动模块与混凝土打印喷头组成，其中立体运动模块安装于主框架上，用于将混凝土打印喷头移动至预定打印位置；混凝土打印喷头，用于将混凝土喷出形成特定形状的建筑构件。本发明，相对于传统的停机对混凝土3D打印机的添料方式，能够在混凝土3D打印机不停机的状态下进行添料工作，省去人工添料的步骤，节省停机时间进行打印工作，提高混凝土3D打印机的打印效率，使用具有广阔前景与实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118761987B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410906818.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06T7/13 , G06N3/0499
Abstract: 本发明为一种3D打印混凝土内部微观裂缝的量化方法及系统，所述量化方法在对微观裂缝图像进行相关标准测量之前，首先采用了一个去噪网络，增强注意力机制去噪网络IADNet，使用IADNet可以从不同视野对微观裂缝图像进行特征的提取，从多层次进行噪声的感知，并且进行去噪处理，大幅度提升图像质量，增强纹理细节，有利于进行分割网络的训练。将IADNet与语义分割算法联合使用，具有精细化识别图像信息的功能，可对微观裂缝识别进行量化，可以克服3D打印混凝土微观裂缝测量分析的不足，提高施工效率和质量。
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公开(公告)号：CN119091373A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411068311.1
申请日：2024-08-06
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/48 , G06V10/80 , G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0499 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能和道路巡检机器人的路面检测方法，该检测方法采用自行设计的RCDIT网络模型，在该网络模型中提出隐式表达方法和多头交叉注意力机制，保证了图像块表达的完整性和连续性，能够有效处理图像块和位置信息的复杂交互，增强了模型对多模态数据的整合能力和信息关联性。此外，引入的位置前馈网络进一步提升了特征表示的抽象能力，有助于更有效地处理复杂特征和提升模型的表现力。将RCDIT网络模型与道路检测机器人结合起来，可以准确、快速地识别和分割路面道路龟裂缺陷，大大提高了检测的可靠性和准确度。道路检测机器人可以24/7全天候工作，不受时间和环境限制，有效节约了人力资源，并且可以实现对道路路面的持续监测。
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公开(公告)号：CN116844670A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310551971.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 华东交通大学
IPC: G16C60/00 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0985
Abstract: 本发明为一种基于CTGAN的预测混凝土极限抗压强度的方法。包括：构建混凝土抗压强度影响因素指标体系，建立并分析原始数据集，分析各配料之间的关系，限制部分配料间的比例，使用CTGAN模型做数据增强，使用一维残差卷积模型做回归预测。本发明可以更准确地预测混凝土极限抗压强度，在一定程度上解决了工程领域数据缺乏的问题，且该方法具有较强的可移植性，提高工程设计的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119963804A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411949247.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 华东交通大学 , 重庆大学溧阳智慧城市研究院
IPC: G06V10/25 , G06V10/32 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06V10/77 , G06N3/084
Abstract: 本发明为基于目标检测算法的预制隧道管片预埋套筒检测方法，包括以下步骤：利用全景摄像头获取浇筑前已安装预埋套筒和未安装预埋套筒的隧道管片模具图像；将模具图像的大小转化为224*224的标准大小，之后每一个像素乘以相同的像素权重，所有新图像构成数据集，将数据集划分为训练集和测试集，并将训练集中含有预埋套筒的图像做数据标注；再进行均值滤波，数据增强处理，形成增强后的数据集；构建KAN‑DETR目标检测模型，利用增强后的数据集训练KAN‑DETR目标检测模型，用于预制隧道管片预埋套筒数量的检测。其兼顾较高的判别速度和较高的判别精度，适合于预埋套筒数量检测中。
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公开(公告)号：CN119672330A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411620897.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 华东交通大学 , 重庆大学溧阳智慧城市研究院
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G05D1/43 , G05D1/243 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明为基于实例分割的道路巡检机器人避障方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取道路巡检过程中巡检区域的实时视频，并对实时视频中的道路图像逐帧进行障碍物标注，将标注后的障碍物图像分为训练集和测试集；构建实时端到端目标检测模型，所述实时端到端目标检测模型包括图像编码器模块、提示编码器模块、掩码解码器模块、记忆注意力模块、记忆解码器模块和记忆银行；利用训练集训练实时端到端目标检测模型，获得训练好的实时端到端目标检测模型，用于对道路巡检过程中巡检区域的实时视频中的每一帧图像进行逐帧实时检测。本发明可以更加准确、高效地实时检测出巡检过程中的障碍物。
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