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公开(公告)号：CN117746225A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311771946.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/05 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种检测记录水下结构污损生物附着情况的方法，S1：获取附着污损生物的水下结构图像；S2：对水下结构图像进行污损生物附着区域标注操作，对标注后的图像进行筛选；S3：采用所述Mobileone‑YOLOv7‑tiny网络模型对所述筛选后的图像进行识别，得到污损生物的数量、面积、形状和种类信息；S4：采用3D点云病害重建方法对筛选后的图像进行重建，得到污损生物的厚度和体积信息；S5：建立污损生物数据库，将得到的所述污损生物的信息保存在污损生物数据库中。本发明能够在保持检测精度的同时减少参数量，且对设备的要求不高，保证了安全性和可靠性，并通过建立了污损生物数据库，实现集中管理，保证对污损生物进行及时清理。
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公开(公告)号：CN117392077A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311313647.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/10 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T5/80 , G06T7/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于yoloV7改进算法的桥梁水下结构裂缝识别方法，包括以下步骤：制作裂缝试块；对水下相机进行标定；将裂缝试块置于测试水体中，通过水下相机进行图像采集、大小统一和图像增强等处理；通过DDPM网络模型对图像进行扩充；用labelimg软件对图像进行裂缝标记；构建Mobilenetv3‑YOLOv7‑tiny网络模型对图像进行训练，获得水下裂缝识别训练模型；将所述水下裂缝识别训练模型嵌套在水下机器人系统中以进行桥梁水下结构裂缝识别。本发明公开的桥梁水下结构裂缝识别方法具有显著提升了获得的水下图像质量，提升了水下裂缝的识别性能，并可以在复杂水下工况下也能保证对病害的识别，在混凝土水下结构的裂缝检测中拥有广阔的应用前景，便于桥梁等结构长久有效运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119130890A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311430218.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06T5/40 , G06T5/90 , G06T5/73 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁水下裂缝检测方法与可移动平台，包括裂缝试块制作，水下相机标定及密封舱制作，水下图像获取及增强，水下图像扩充，水下数据集制作，在yolov5网络的基础上增加AF‑FPN结构，根据改进的yolov5网络对水下数据集中的水下图像的裂缝进行检测和定位并获取裂缝所在的目标区域，将TransUNet中的标准卷积层全部替换为深度可分离卷积层，形成DS‑TransUNet网络，在DS‑TransUNet网络中引入SeNet注意力机制形成DS‑SeNet‑TransUNet网络，对DS‑SeNet‑TransUNet网络进行训练，基于训练后的DS‑SeNet‑TransUNet网络对裂缝所在的目标区域进行识别及验证并获取裂缝的量化信息，获取待检测的桥梁水下图像，根据训练后的DS‑SeNet‑TransUNet网络对待检测的桥梁水下图像进行检测。提高了水下图像裂缝检测和测量精度，基于可移动平台提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN118570624A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410716140.2
申请日：2024-06-04
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于预处理和无人机中继的水下目标检测方法及装置，S1：通过水下机器人扫描得到桥梁水下结构视频；S2：建立桥梁病害提取网络模型，得到若干具有病害区域的图像；S3：建立空中中继节点，空中中继节点包括FPGA模块和RIS模块；在桥上设置信号发生器，信号发生器用于产生载波信号，并发射至RIS模块；S4：将具有病害区域的图像转换为二进制编码序列，并发送至FPGA模块；S5：FPGA模块根据实时接收到的二进制编码序列生成电压信号，使RIS模块生成携带图像信息的反射信号；S6：监测站对反射信号进行解调，还原得到具有病害区域的图像。本发明利用FPGA模块和RIS模块，并设置信号发生器，实现桥梁病害图像的远距离传输，提升了远程传输的效率和稳定性，确保了图片能够及时、准确地传输至接收端，为桥梁的维护管理提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN114549355A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210165475.0
申请日：2022-02-18
Applicant: 中交元洋(大连)桥梁水下检测有限公司 , 大连海事大学
Inventor： 张臣 , 宋泰毅 , 刘志洋 , 李晓飞 , 马宁 , 于成 , 王延臣 , 孙希大 , 杜元前 , 沈晓芳 , 杨刚 , 黄博 , 程鹏 , 陈锦辉 , 赵东彦 , 姜亚丽 , 桑宇轩 , 宋红红 , 韩天福 , 李文祥 , 王梓丞
Abstract: 本发明公开了一种利用三维声纳获取水下桥墩的三维缺陷信息的方法，其包括将三维声呐系统平行于桥墩进行扫描，得到水下桥墩的三维点云图像；对水下桥墩的三维点云图像进行滤波去噪和分割得到缺陷区域三维图像；将缺陷区域三维图像投影到二维平面中，并构造多边形进行框选，提取缺陷数据点，得到完整的缺陷区域图像；利用凸包算法获得缺陷区域图像的缺陷体积；利用泊松曲面重构算法获得缺陷区域图像的缺陷面积。本发明利用三维声呐扫描桥梁水下桥墩可自动得到桥墩缺陷信息，解放了人力，提高了检测效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117391668A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311316009.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM的桥梁水下病害健康管理方法，通过将建立桥梁三维模型导入水下病害健康管理系统中实现模型的可视化；通过水下机器人获取全方位的桥梁水下结构图像；通过Mobileone‑YOLOv7‑tiny网络模型和3D点云病害重建方法对桥梁水下结构图像进行处理获取病害详细信息，并根据病害信息建立桥梁结构损伤数据库以及将桥梁结构损伤数据库导入所述病害健康管理系统；以根据病害的发生位置在桥梁三维模型中对应位置进行标注。本发明公开的基于BIM的桥梁水下病害健康管理方法实现了桥梁结构信息的可视化的同时，实现桥梁水下病害信息的可视化，有效的实现了桥梁水下结构的病害管理，进而便于对桥梁水下结构评定等级以及桥梁维护方案。
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公开(公告)号：CN216789822U
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202220238314.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 中交元洋(大连)桥梁水下检测有限公司 , 大连海事大学
Abstract: 本实用新型公开了一种水下快速定位摄像装置，其中包括：紧固系统与待测物体固定连接；伸缩系统与伸缩控制系统连接；辅助定位系统一端垂直固定于伸缩系统，另一端与待测物体连接；水下摄像系统与伸缩系统连接，以通过伸缩系统进入水下进行摄像；水下摄像系统与电源电连接。本实用新型通过紧固系统能够使得摄像装置快速进行固定，并且能够适用不同尺寸的待测物体，使得水下快速定位摄像系统能够固定牢靠，避免了由于水流冲击携带作用导致水下摄像的位置偏差；并且通过伸缩系统的伸缩功能以及紧固系统的拼装结构，在水下区域三维空间内对桥梁桩基础、桥墩等构件进行摄像，能够快速确定待测点的位置，提高了可靠性及精确性。
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