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公开(公告)号：CN118730204A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410841209.4
申请日：2024-06-27
Applicant: 珠海路讯科技有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种水泥土搅拌桩施工过程监控系统及方法，属于水泥土搅拌桩质量监控技术领域。该系统包括现场数据采集模块、信号传输模块、智能监测平台以及远程监测客户端。本发明通过信息化、智能化技术，解决水泥土搅拌桩施工自动化程度低，不能根据实际土层条件掺入水泥浆量，施工过程中缺乏有效监督，工后检测方法落后等问题。
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公开(公告)号：CN118730204B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410841209.4
申请日：2024-06-27
Applicant: 珠海路讯科技有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种水泥土搅拌桩施工过程监控系统及方法，属于水泥土搅拌桩质量监控技术领域。该系统包括现场数据采集模块、信号传输模块、智能监测平台以及远程监测客户端。本发明通过信息化、智能化技术，解决水泥土搅拌桩施工自动化程度低，不能根据实际土层条件掺入水泥浆量，施工过程中缺乏有效监督，工后检测方法落后等问题。
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公开(公告)号：CN116703234A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310750424.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 珠海路讯科技有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/08 , G06F18/2433 , G06F8/65
Abstract: 本发明公开了一种可以远程ota升级的远程处理装置和方法，具体涉及物联网数据处理技术领域，本发明设置数据对比判断模块直接将现场施工数据信息与施工设计参数信息进行对比判断数据异常情况，比起人工判断过程更加精准和全面，降低了异常情况漏判的可能性，设置施工异常修正模块分别计算监管人员信息确认及时性指数和施工单位异常处理及时性指数，在后续施工错误责任认定时可根据上述数据判定主要责任方，同时在出现异常时便进行修正，有助于提高水泥搅拌桩成桩质量，本发明分别计算异常修正平均及时性指数、水泥搅拌桩的质量评估平均分值以及原料用量误差指数，用三个影响指标综合计算施工质量指数，提高了最终所得施工质量指数的准确性。
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公开(公告)号：CN113361425A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110653367.3
申请日：2021-06-11
Applicant: 珠海路讯科技有限公司
Abstract: 本发明属于深度学习的计算机视觉领域，是一种基于深度学习的工人安全帽佩戴检测方法，该方法包括以下步骤：S1、获取足够数量的含有佩戴安全帽人物样本和未佩戴安全帽人物样本的安全帽检测数据集，并随即按一定比例划分为训练集和测试集；S2、使用Pytorch深度学习框架，搭建CSP‑R‑FCN双阶段目标检测模型；S3、搭建模型训练和测试系统，对CSP‑R‑FCN双阶段目标检测模型进行训练和测试，直到其获得检测安全帽佩戴的能力；S4、提取实际应用场景：工地监控的视频，逐帧进行检测并输出检测结果，完成对安全帽佩戴的检测。本发明对视频流数据进行逐帧检测，标记出图像内所有人物的头部以及他们的安全帽佩戴情况。该方法不需要预设候选框、且具有较强的鲁棒性，在各种应用场景下都有高的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114627425A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210363867.8
申请日：2022-04-07
Applicant: 珠海路讯科技有限公司
Abstract: 本发明属于深度学习的计算机视觉领域，是一种基于深度学习的工人安全帽佩戴检测方法，该方法包括以下步骤：S1、获取足够数量的含有佩戴安全帽人物样本和未佩戴安全帽人物样本的安全帽检测数据集，并随即按一定比例划分为训练集和测试集；S2、使用Pytorch深度学习框架，搭建CSP‑R‑FCN双阶段目标检测模型；S3、搭建模型训练和测试系统，对CSP‑R‑FCN双阶段目标检测模型进行训练和测试，直到其获得检测安全帽佩戴的能力；S4、提取实际应用场景：工地监控的视频，逐帧进行检测并输出检测结果，完成对安全帽佩戴的检测。本发明对视频流数据进行逐帧检测，标记出图像内所有人物的头部以及他们的安全帽佩戴情况。该方法不需要预设候选框、且具有较强的鲁棒性，在各种应用场景下都有高的检测精度。
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公开(公告)号：CN118134332A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410289957.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 珠海路讯科技有限公司 , 珠海香海大桥有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G01N21/84 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种智能工地安全检测系统及方法，具体涉及工地设备管理技术领域，从大型设备的外观、紧固装置、安装要求三个维度，对安装固定的设备进行检测，得到设备外观质量描述参数、设备紧固程度描述参数，以及设备安装要求符合性参数，基于设备外观质量描述参数、设备紧固程度描述参数，以及设备安装要求符合性参数联合得到安装质量评估指数，判断安装质量评估指数是否满足要求来管理设备安装，基于人工智能辅助大型设备安装阶段工作的验收，有利于提高验收准确性；试运行中，基于性能检测数据分析得到设备的电气性能描述参数、液压性能描述参数、运动平稳性描述参数，评估试运行的运行安全评估指数Ynx，保证设备运行质量。
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公开(公告)号：CN114627425B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210363867.8
申请日：2022-04-07
Applicant: 珠海路讯科技有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于深度学习的计算机视觉领域，是一种基于深度学习的工人安全帽佩戴检测方法，该方法包括以下步骤：S1、获取足够数量的含有佩戴安全帽人物样本和未佩戴安全帽人物样本的安全帽检测数据集，并随即按一定比例划分为训练集和测试集；S2、使用Pytorch深度学习框架，搭建CSP‑R‑FCN双阶段目标检测模型；S3、搭建模型训练和测试系统，对CSP‑R‑FCN双阶段目标检测模型进行训练和测试，直到其获得检测安全帽佩戴的能力；S4、提取实际应用场景：工地监控的视频，逐帧进行检测并输出检测结果，完成对安全帽佩戴的检测。本发明对视频流数据进行逐帧检测，标记出图像内所有人物的头部以及他们的安全帽佩戴情况。该方法不需要预设候选框、且具有较强的鲁棒性，在各种应用场景下都有高的检测精度。
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公开(公告)号：CN214846848U
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202121062567.3
申请日：2021-05-18
Applicant: 珠海路讯科技有限公司
Abstract: 本实用新型涉及桥梁巡检技术领域，具体为一种桥梁智能巡检系统，包括连接体A，所述连接体A的顶面固定连接有履带本体，所述连接体A的底面固定连接有连接体B，所述连接体B的前侧面固定安装有天线，所述连接体B的底面转动连接有圆盘，所述圆盘的下侧设置有调节组件，所述调节组件的左右两侧均设置有摄像头。本实用新型设置了履带式连接的方式，从而可以无需要轨道就可以行使，并且可以沿桥柱攀爬，更好的检测桥体的损坏，同时设置了可调节装置，从而可以根据所需要的采集的位置的高度进行调节采集装置的位置，并且还设置了保护装置，从而可以在不使用时，对采集装置有一个保护作用，避免由于外界因素对于采集装置的破坏。
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