公开(公告)号：CN116281785A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310039502.4

申请日：2023-01-12

Applicant: 中铁隧道局集团有限公司 ,  清华大学

Inventor： 熊炎林 ,  陈冠甫 ,  吴达 ,  刘晓丽 ,  王华 ,  胡楠 ,  卓越 ,  黎作尚 ,  张泽卫 ,  许俊伟 ,  卢卫锋 ,  种玉配 ,  冯国清 ,  李志

IPC: B66F11/04 ,  B66F13/00

Abstract: 本发明公开了一种应用于隧道微震设备安装作业车上的支架平台装置，包括：顶部板，为四个，两两为一组，位于装置主体的前后两端，在每端，两个顶部板均竖直设置，同端的两个顶部板的顶部连接有一水平向的限位板；镂空杆，为两根，其上端固定连接于限位板的下壁；各镂空杆内连接有一竖直向下的螺纹杆，螺纹杆的下端固定连接有旋转电机；在螺纹杆上，且位于镂空杆中空腔内，同轴套嵌有活动轴承；作业平台，为一水平设置的板体，套设在对应的左右两个顶部板上；且与螺纹杆螺纹连接；旋转电机用于带动螺纹杆旋转，带动作业平台沿着顶部板和螺纹杆上升或下降。采用该装置，实现了作业平台的稳定上升下降，同时，避免来回升降作业平台进行拿取工具。

公开(公告)号：CN100470582C

公开(公告)日：2009-03-18

申请号：CN200710065195.8

申请日：2007-04-06

Applicant: 清华大学

Inventor： 丁晓青 ,  靳简明 ,  彭良瑞 ,  王华 ,  刘长松 ,  方驰

IPC: G06K9/72

Abstract: 印刷蒙古文文本切分方法，属于光学字符识别中的字符切分领域。本发明特征在于：在连通体分类的基础上，选择部分连通体竖直投影，分割文本图像成子区域，然后检测多列子区域，归并字符块实现多列子区域的文字列切分；随后把文字列切分成词；接着估计文字列各处的基线位置；最后根据基线位置和词轮廓寻找字素切点，把词切分成字素。本发明在多字体多字号印刷蒙古文文本测试集上的字素切分正确率达到98.5%以上。

公开(公告)号：CN1741035A

公开(公告)日：2006-03-01

申请号：CN200510086478.1

申请日：2005-09-23

Applicant: 清华大学

Inventor： 丁晓春 ,  靳简明 ,  王华 ,  彭良瑞 ,  刘长松 ,  方驰

IPC: G06K9/00

Abstract: 印刷体阿拉伯字符集文本切分方法属于光学字符识别中的字符切分领域。本发明特征在于：在字符块分类的基础上，选择部分字符块水平投影分割文本图像成子区域，然后检测多行子区域归并字符块实现多行子区域的文字行切分；随后估计文字行的基线和顶线位置，并把文字行切分成联体字符段；最后根据字符切点的特点寻找在基线上、基线上方及基线下方的切点，并且利用结构规则删除过切分点。本发明在多字体多字号印刷体阿拉伯文本测试集上的字符切分正确率达到99％以上。

公开(公告)号：CN116026246A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211613294.6

申请日：2022-12-15

Applicant: 中铁隧道局集团有限公司 ,  清华大学

Inventor： 熊炎林 ,  陈冠甫 ,  王华 ,  刘晓丽 ,  卓越 ,  胡楠 ,  吴达 ,  黎作尚 ,  许俊伟 ,  张泽卫 ,  王华强 ,  种玉配 ,  刘银涛 ,  刘勇军 ,  李浩南

IPC: G01B11/16 ,  G06V10/22 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Unet神经网络的隧道围岩变形区域识别方法及装置，包括：获取隧道围岩目标区域的图像数据；通过Unet神经网络对图像数据进行图像分割处理，得到图像数据中每个标志器的位置信息；其中，标志器安装在隧道围岩内表面上；基于位置信息计算隧道围岩目标区域的变形量；根据变形量确定隧道围岩变形区域。解决了现有技术中存在人工采集隧道围岩数据的效率低、数据不易保存等问题，并提高了判断隧道围岩变形区域的变形情况的精确性的技术效果。

公开(公告)号：CN101025791A

公开(公告)日：2007-08-29

申请号：CN200710065195.8

申请日：2007-04-06

Applicant: 清华大学

Inventor： 丁晓青 ,  靳简明 ,  彭良瑞 ,  王华 ,  刘长松 ,  方驰

IPC: G06K9/72

Abstract: 印刷蒙古文文本切分方法，属于光学字符识别中的字符切分领域。本发明特征在于：在连通体分类的基础上，选择部分连通体竖直投影，分割文本图像成子区域，然后检测多列子区域，归并字符块实现多列子区域的文字列切分；随后把文字列切分成词；接着估计文字列各处的基线位置；最后根据基线位置和词轮廓寻找字素切点，把词切分成字素。本发明在多字体多字号印刷蒙古文文本测试集上的字素切分正确率达到98.5％以上。

公开(公告)号：CN1251130C

公开(公告)日：2006-04-12

申请号：CN200410034107.4

申请日：2004-04-23

Applicant: 清华大学

Inventor： 丁晓青 ,  王华 ,  刘长松 ,  彭良瑞 ,  方驰 ,  于洪志

IPC: G06K9/72 ,  G06K9/54 ,  G06K9/46

Abstract: 多字体多字号印刷体藏文字符识别方法属于字符识别领域，其特征在于，提出了针对属于非方块字的印刷体藏文字符特点的归一化方案：将字符图像以基线，即上平线，为分界点分解成互不交叠的两个子图像，对每个子图像分别采用以重心和边框相结合的位置归一化和基于三次B样条函数插值的大小归一化方法；提取能充分反映藏文字符组成信息的四方向线素特征，利用线性鉴别分析LDA压缩降维后得到紧凑的字符特征向量。采用基于置信度分析的粗、细两级分类策略进行字符类别的判决，粗、细分类器分别采用带偏差的欧氏距离EDD和修正的二次鉴别函数MQDF。本发明在多字体多字号印刷体藏文单字测试集上的识别正确率达到99.83%，对实际文本的识别率也可达99%以上。