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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117579804B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311546210.6
申请日：2023-11-17
Applicant: 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广东建设职业技术学院
IPC: H04N13/156 , H04N13/117 , H04N13/279 , H04N13/30 , H04N21/44 , H04N21/81 , G06F3/01 , G06T19/00 , G06F30/13 , G06Q50/08
Abstract: 本发明涉及布局体验技术领域，揭露了一种基于AR的装配式建筑构件预布局体验方法及装置，包括：接收装配式建筑构件的预布局体验指令，解析所述预布局体验指令，得到用于生成所述装配式建筑构件的建筑构件集，确认虚拟装配式建筑构件在真实场景的位置，得到虚拟装配式建筑构件位置，获取真实场景位置，基于真实场景位置，利用摄像机拍摄真实场景，得到真实场景视频流，并将虚拟装配式建筑构件融合至真实场景视频流中，得到包括虚拟装配式建筑构件的真实场景视频流，优化包括虚拟装配式建筑构件的真实场景视频流，得到优化场景视频流，并将优化场景视频流发送至预布局体验指令的发起端。本发明可解决装配式建筑构件预布局体验感较差的问题。
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公开(公告)号：CN117579804A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311546210.6
申请日：2023-11-17
Applicant: 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广东建设职业技术学院
IPC: H04N13/156 , H04N13/117 , H04N13/279 , H04N13/30 , H04N21/44 , H04N21/81 , G06F3/01 , G06T19/00 , G06F30/13 , G06Q50/08
Abstract: 本发明涉及布局体验技术领域，揭露了一种基于AR的装配式建筑构件预布局体验方法及装置，包括：接收装配式建筑构件的预布局体验指令，解析所述预布局体验指令，得到用于生成所述装配式建筑构件的建筑构件集，确认虚拟装配式建筑构件在真实场景的位置，得到虚拟装配式建筑构件位置，获取真实场景位置，基于真实场景位置，利用摄像机拍摄真实场景，得到真实场景视频流，并将虚拟装配式建筑构件融合至真实场景视频流中，得到包括虚拟装配式建筑构件的真实场景视频流，优化包括虚拟装配式建筑构件的真实场景视频流，得到优化场景视频流，并将优化场景视频流发送至预布局体验指令的发起端。本发明可解决装配式建筑构件预布局体验感较差的问题。
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公开(公告)号：CN118690285A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410706689.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广州机施建设集团有限公司 , 广东精宏建设有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/15 , G16Y10/30
Abstract: 本申请公开了一种基于物联网实现市政道路的异常监测方法及系统，本申请属于物联网领域。该方法包括：实时获取施工数据，将施工数据输入至预设的道路异常监测模型，确定是否存在异常情况，若存在则通过预设的道路异常监测模型根据施工数据以及预设的异常判定标准确定异常信息，并确定是否可以远程处理异常情况，若可以则根据异常信息以及施工数据确定处理方案，并根据处理方案处理异常情况。本方案可以及时发现并预警道路施工过程中的异常情况，有助于及时采取措施防止事故发生或施工质量下降，使用道路异常监测模型提高了异常识别的准确性和可靠性。对于可以远程处理的异常情况，直接通过远程处理方式进行干预，提高了处理效率。
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公开(公告)号：CN118781050B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410738505.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 海南大学 , 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广州机施建设集团有限公司 , 广东省建科建筑设计院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/88
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络的碳纤维增强聚合物混凝土表面缺陷检测方法及系统。所述方法包括：使用图像采集设备获取碳纤维增强聚合物混凝土表面的图像，以输入高效主干网络；将所述高效主干网络中多个目标网络层的输出特征向量输入PANet结构网络，所述PANet结构网络用于对所述多个目标网络层的输出特征向量进行上下采样，以融合多尺度的特征；以及使用包含一个或多个基于Anchor‑free策略的解耦头的head网络处理所述PANet结构网络的输出，所述head网络通过使用解耦的分类分支和回归分支进行推理，以定位所述碳纤维增强聚合物混凝土表面缺陷的位置。通过本申请方案能够提高检测准确度，降低检测成本，增强对不同检测场景的适应能力。
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公开(公告)号：CN118781050A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410738505.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 海南大学 , 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广州机施建设集团有限公司 , 广东省建科建筑设计院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/88
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络的碳纤维增强聚合物混凝土表面缺陷检测方法及系统。所述方法包括：使用图像采集设备获取碳纤维增强聚合物混凝土表面的图像，以输入高效主干网络；将所述高效主干网络中多个目标网络层的输出特征向量输入PANet结构网络，所述PANet结构网络用于对所述多个目标网络层的输出特征向量进行上下采样，以融合多尺度的特征；以及使用包含一个或多个基于Anchor‑free策略的解耦头的head网络处理所述PANet结构网络的输出，所述head网络通过使用解耦的分类分支和回归分支进行推理，以定位所述碳纤维增强聚合物混凝土表面缺陷的位置。通过本申请方案能够提高检测准确度，降低检测成本，增强对不同检测场景的适应能力。
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