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公开(公告)号：CN119068114A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411134555.5
申请日：2024-08-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明是一种建筑自动化三维重建方法。本发明涉及土木工程基础设施健康监测技术领域，本发明操控无人机围绕建筑飞行并拍摄不同视角下的建筑外立面，得到多视角图片集；基于SfM算法，计算每张图片的相机参数并得到初始点云；根据得到的相机参数，计算建筑物点云的空间边界并生成伪视角相机；根据相机的距离和方向的权重，由相邻已知视角的高斯椭球定义并优化未知视角的高斯椭球属性；基于密度的DBSCAN算法过滤建筑物点云优化高斯模型，得到高精度建筑三维模型。本发明便捷、快速，不依赖于人工调参，对无人机拍摄得到的图片重叠率要求低，不受光照影响，提升了建筑三维模型的重建效率和几何细节区域的精度。
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公开(公告)号：CN118862565A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410898702.X
申请日：2024-07-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于卷积神经网络代理模型与贝叶斯模型的结构损伤识别方法及系统，本发明涉及结构工程领域，具体涉及结构损伤识别领域。为了解决现有技术无法兼顾计算精度和效率的问题，现有技术无法准确、高效地实现结构损伤识别的不确定性分析和量化的问题，本发明通过贝叶斯建模，创建损伤参数的先验、似然和后验分布。使用逆采样策略生成样本，进行有限元分析，构建数据集。设计CNN代理模型并训练，结合Metropolis‑Hasting算法形成AdaMH算法模型。利用该模型抽取后验样本，并通过误差增强模型修正偏差。更新贝叶斯模型以定位和量化结构损伤。在主流结构损伤识别中具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119107426A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411321670.3
申请日：2024-09-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/774 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06T3/4007
Abstract: 本发明属于土木工程结构健康监测技术领域，具体涉及一种基于改进MVSNet的建筑三维模型重建方法及其重建系统。利用DTU数据集扩充图片集对应的稀疏深度图数据集和边缘图数据集；训练所提出的网络ISENet得到最优权重；获得不同视角的建筑外观图片得到多视角图片集；基于已知的相机内参和SfM算法，计算并优化多视角图片集中每张图片对应的相机参数和稀疏深度图，并计算每张图片对应的边缘图；利用训练得到的权重通过ISENet模型得到对应的深度图；以多视角图片集、深度图和相机参数为基础，基于深度图合成点云算法得到稠密的建筑三维点云模型。本发明用以解决现有技术在建筑三维重建中，主动法模型不完整，被动法模型不精准，融合法输出不一致等问题，且克服了深度学习MVS方法在建筑边缘建模误差较大的问题。
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公开(公告)号：CN118194714A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410400459.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06T17/20 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06N3/048
Abstract: 一种基于Transformer和图卷积神经网络的结构动力响应计算方法，涉及结构动力响应计算技术领域。解决了现有土木工程传统计算方法无法满足数字化智能技术关于快速计算需求的问题。方法包括：对结构进行建模，并根据荷载序列A和建模结构计算结构动力响应序列，根据荷载序列A、结构动力响应序列、模态振型以及刚度矩阵构建训练集；构建Transformer‑GCN结构动力响应计算模型；将训练集输入至结构动力响应预测模型中进行训练；将荷载序列B、模态振型和刚度矩阵构建测试集，将测试集输入到已完成训练的Transformer‑GCN结构动力响应计算模型中进行结构动态响应预测。应用于土木工程领域。
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