公开(公告)号：CN118941841A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410940285.0

申请日：2024-07-15

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张宇辉 ,  王大为 ,  吕浩天 ,  倪耀威 ,  汤伏蛟 ,  樊泽鹏 ,  吴汉立 ,  戴江博

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 融合多重注意力机制的道路隐蔽病害自动识别方法、存储介质及设备，属于探地雷达道路无损检测技术领域。为了解决探地雷达图像鉴别极度依赖人工的问题，以及复杂场景下道路隐蔽病害识别模型的精确度与鲁棒性不佳的问题。本发明针对探地雷达采集到的原始图像进行预处理后送入基于YOLOv8的改进网络，即融合多重注意力机制的YOLOv8模型进行识别，将骨干网络中的标准卷积层替换为深度可分离卷积层；在颈部网络中进行特征融合的过程中，在颈部网络中每一个上采样之后的C2f模块之后，插入一个由混合注意力机制模块与SE注意力模块并行连接形成的多重注意力机制MSE模块；基于融合多重注意力机制的YOLOv8得到道路隐蔽病害。

公开(公告)号：CN116973914B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202311147958.9

申请日：2023-09-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王大为 ,  叶呈森 ,  汤伏蛟 ,  吕浩天 ,  倪耀威 ,  樊泽鹏 ,  陆国阳 ,  张宇辉

IPC: G01S13/88

Abstract: 一种基于三维探地雷达的道路隐蔽病害三维重构方法，涉及道路隐蔽病害三维探地雷达检测领域。所述方法是：步骤1：对待检测道路进行三维探地雷达无损检测，采集三维探地雷达数据；步骤2：对三维探地雷达数据进行时频转换、增益、带通滤波、背景去除及偏移处理；步骤3：对三维探地雷达数据在各测道间进行插值，提取能量、瞬时振幅及瞬时相位特征分别合成三个道路三维探地雷达特征数据体；步骤4：对三个道路三维探地雷达特征数据体进行归一化处理，利用小波变换法融合得到道路三维探地雷达融合特征数据体；步骤5：利用K‑means聚类分析方法和面绘制技术，对道路三维探地雷达融合特征数据体中的隐蔽病害进行三维重构。本发明用于道路隐蔽病害三维重构。

公开(公告)号：CN117173618B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202311147890.4

申请日：2023-09-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 吕浩天 ,  张宇辉 ,  倪耀威 ,  王大为 ,  汤伏蛟 ,  叶呈森 ,  樊泽鹏 ,  叶泽文

IPC: G06V20/50 ,  G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 基于多特征感知的Faster R‑CNN的探地雷达空洞目标识别方法，涉及一种探地雷达的道路空洞目标识别方法。为了解决现有技术识别检测探地雷达道路内部空洞目标时存在检测精度低的问题。本发明利用基于多特征感知的Faster R‑CNN网络模型对探地雷达图像进行空洞病害的目标识别；网络模型包括特征提取网络、多特征感知提取候选框网络和检测网络；多特征感知提取候选框网络将特征提取网络提取的特征图经过RPN网络，使用位置预测分支和形状预测分支分别对雷达图像中病害的形状及位置进行预测，将预测到的信息进行多特征融合得到空洞精确特征；多特征融合模块同时进行偏移域处理得到新特征图，对特征图进行裁剪过滤之后通过Soft‑NMS判断空洞属于前景还是后景。

公开(公告)号：CN116973914A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202311147958.9

申请日：2023-09-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 王大为 ,  叶呈森 ,  汤伏蛟 ,  吕浩天 ,  倪耀威 ,  樊泽鹏 ,  陆国阳 ,  张宇辉

IPC: G01S13/88

Abstract: 一种基于三维探地雷达的道路隐蔽病害三维重构方法，涉及道路隐蔽病害三维探地雷达检测领域。所述方法是：步骤1：对待检测道路进行三维探地雷达无损检测，采集三维探地雷达数据；步骤2：对三维探地雷达数据进行时频转换、增益、带通滤波、背景去除及偏移处理；步骤3：对三维探地雷达数据在各测道间进行插值，提取能量、瞬时振幅及瞬时相位特征分别合成三个道路三维探地雷达特征数据体；步骤4：对三个道路三维探地雷达特征数据体进行归一化处理，利用小波变换法融合得到道路三维探地雷达融合特征数据体；步骤5：利用K‑means聚类分析方法和面绘制技术，对道路三维探地雷达融合特征数据体中的隐蔽病害进行三维重构。本发明用于道路隐蔽病害三维重构。

公开(公告)号：CN115372383A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202211013565.4

申请日：2022-08-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 汤伏蛟 ,  王大为 ,  谭忆秋 ,  任曼妮 ,  吕浩天 ,  叶呈森 ,  荆鹏 ,  张祥 ,  侯赛因·努瓦木兹

IPC: G01N22/00 ,  G01N22/04 ,  G01N25/20 ,  G01S13/88

Abstract: 本发明公开了一种基于探地雷达方法的浅层土导热参数全覆盖预测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、对1.5m以内土体芯样进行取样，获得土体沿深度方向干密度和含砂率；步骤二、采用多天线对空气耦合探地雷达设备，快速测定三维探地雷达覆盖区域土体介电常数；根据土体介电常数、土壤干密度，获取覆盖区域内沿时间与空间变化的土体体积含水率；步骤三、基于探地雷达技术的土体导热参数快速预测：利用土体干密度、含砂率与体积含水率，计算土体热导系数和土体体积比热容。本发明能用于获取降雨前后、干燥、湿润等气候条件下土体导热参数三维信息，实现土体导热参数全覆盖、高效、无损、三维呈现等效果，可大幅度提高土体导热参数测试水平。