基于平行卷积神经网络的结构损伤识别方法和装置

    公开(公告)号:CN114357855A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202111422491.5

    申请日:2021-11-26

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明提供基于平行卷积神经网络的结构损伤识别方法和装置,该方法包括:S11数据采样:采集由加速度传感器记录的加速度数据;S12数据预处理:对每个加速度传感器记录的加速度数据进行预处理,得到加速度数据序列及其时频图;S13损伤识别:将各个加速度传感器对应的输入数据集输入到训练好的基于平行卷积神经网络的损伤识别模型中,由损伤识别模型对输入数据集进行特征提取和损伤类别预测,得到符合各损伤工况数据特征的概率;并根据符合各损伤工况特征的概率得到相应的结构损伤识别结果;其中输入数据集包括加速度时间序列及其时频图。本发明有助于提高结构损伤的识别效果。

    一种基于折纸结构的浑水水域表观病害检测装置

    公开(公告)号:CN114735168A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210265599.6

    申请日:2022-03-17

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本发明涉及检测装置技术领域,且公开了一种基于折纸结构的浑水水域表观病害检测装置,包括折纸结构、过滤板、刚性玻璃、通电装置,所述通电装置固定安装在刚性玻璃内侧,所述通电装置一侧连接有水下相机,本发明整体简单、操作灵活,能够很好的解决浑浊水域下的光成像模糊问题,通过将浑浊水域在数据采集范围内的浑浊水置换为清水来达到图像清晰化的效果,避免了图像后处理阶段的一系列操作。同时,其装置运用折纸结构,减小了其搭载在水下机器人上的体积,使得水下机器人在检测过程中运动更为便捷,而且不易受水流环境的影响,该折纸结构还具有防撞功能,在水下机器人工作过程中对镜头具有保护作用等。

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