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公开(公告)号：CN117269954B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311093852.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/88
Abstract: 一种基于YOLO的探地雷达道路多重隐蔽病害实时识别方法。目前的探地雷达道路识别方法中未有兼备同时对多种病害信息同时识别并实时且及时的检测过程。本发明中的探地雷达道路多重隐蔽病害实时识别方法为将采集后雷达数据进行预处理后进行筛选，筛选后的数据进行多重道路隐患目标标注后制作形成图像数据集，利用训练优化完毕的YOLO神经网络模型对图像数据集进行平均精度AP、精确率P、召回率R、调和平均值F1、平均精度均值mAP、每秒传输帧数FPS和/或推理时间XX的识别和评估过程。
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公开(公告)号：CN117173618A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311147890.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
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。
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公开(公告)号：CN117152083A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311120320.6
申请日：2023-08-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T5/00 , G06T11/00 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G01S13/88 , G01S13/89 , G01S7/41
Abstract: 一种基于类别激活映射的探地雷达道路病害图像预测可视化方法。探地雷达图像属于非自然图像，因其表现特征的多样性使其难以形成统一且规范的全面分析过程，缺乏定量且可视化的可靠方式。本发明中探地雷达道路病害图像预测可视化方法为将采集后雷达数据进行提高病害区域对比度以及不同类型病害的标注后形成图像数据集，利用通过训练得到标准权重模型对图像数据集进行特征向量的投影的计算得到RGB彩色图，通过RGB彩色图中的彩色颜色分布规律形成对采集后雷达数据形成进行可视化评估过程。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
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
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。
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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN115659598A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211185360.4
申请日：2022-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/048 , G01N25/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Sigmoid函数的土体热导率预测方法，所述方法包括如下步骤：一、下限/上限热导率计算：根据土的孔隙率，获得土的下限热导率和上限热导率；二、Ke值计算：根据土体饱和度、土体含砂率，对Ke值进行计算；三、土体热导率计算：根据土体下限热导率、上限热导率与Ke值，计算得出土体热导率k。本发明全方位考虑饱和度、含砂率、干密度对Ke的影响，并对三种Ke模型进行了比较，三种模型考虑了受饱和度单独作用、饱和度&含砂率耦合作用、饱和度&含砂率&干密度耦合作用影响。此模型拟合参数来自超过700个测试数据，能更为准确地预测土的热导率，可被方便应用于工程与科学研究。
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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
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。
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