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公开(公告)号：CN119992127A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411953838.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 华东交通大学 , 重庆大学溧阳智慧城市研究院
IPC: G06V10/72 , G06V10/764 , G06F16/215 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06V20/17 , G06V20/10
Abstract: 本发明为基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统，所述清洗方法使用基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型对桥梁路面的数据库中的数据进行训练，具体步骤是：步骤一、利用携带着高清摄像头的无人机对桥梁的路面进行拍摄，拍摄的图像分为三类：桥梁的桥面、除桥面结构以外的桥梁其他结构、非桥梁结构；以所拍摄的所有图像组建桥梁路面的数据库；步骤二、构建基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型，采用Resnet和Transformer模型的框架；步骤三、利用步骤一构建的数据库训练模型，以训练好的模型用于桥面数据的清洗分类。在Resnet结构和Transformer中加入了具有乘法和激活函数的MultKAN模块，能够解决传统数据处理方法对桥梁路面的数据清洗分类不准确，时效性差以及工作量巨大的问题。
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公开(公告)号：CN119963804A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411949247.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 华东交通大学 , 重庆大学溧阳智慧城市研究院
IPC: G06V10/25 , G06V10/32 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06V10/77 , G06N3/084
Abstract: 本发明为基于目标检测算法的预制隧道管片预埋套筒检测方法，包括以下步骤：利用全景摄像头获取浇筑前已安装预埋套筒和未安装预埋套筒的隧道管片模具图像；将模具图像的大小转化为224*224的标准大小，之后每一个像素乘以相同的像素权重，所有新图像构成数据集，将数据集划分为训练集和测试集，并将训练集中含有预埋套筒的图像做数据标注；再进行均值滤波，数据增强处理，形成增强后的数据集；构建KAN‑DETR目标检测模型，利用增强后的数据集训练KAN‑DETR目标检测模型，用于预制隧道管片预埋套筒数量的检测。其兼顾较高的判别速度和较高的判别精度，适合于预埋套筒数量检测中。
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公开(公告)号：CN119672330A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411620897.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 华东交通大学 , 重庆大学溧阳智慧城市研究院
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G05D1/43 , G05D1/243 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明为基于实例分割的道路巡检机器人避障方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取道路巡检过程中巡检区域的实时视频，并对实时视频中的道路图像逐帧进行障碍物标注，将标注后的障碍物图像分为训练集和测试集；构建实时端到端目标检测模型，所述实时端到端目标检测模型包括图像编码器模块、提示编码器模块、掩码解码器模块、记忆注意力模块、记忆解码器模块和记忆银行；利用训练集训练实时端到端目标检测模型，获得训练好的实时端到端目标检测模型，用于对道路巡检过程中巡检区域的实时视频中的每一帧图像进行逐帧实时检测。本发明可以更加准确、高效地实时检测出巡检过程中的障碍物。
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公开(公告)号：CN117115140B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311238361.5
申请日：2023-09-25
Applicant: 重庆大学溧阳智慧城市研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06T7/90
Abstract: 本发明为基于点云分割配准的3D打印混凝土柱表面裂缝检测方法，所述检测方法包括以下内容：获取3D打印混凝土柱点云数据，并对这些数据进行预处理，每一份点云数据均包含大量数据点，每个点的信息由(x,y,z,r,g,b)六维坐标表示，其中x,y,z表示为点的三维空间坐标，r,g,b分别为点的R、G、B色彩属性值；构建点云分割配准模型PC‑CrackNet，利用获得的3D打印混凝土柱点云数据训练点云分割配准模型PC‑CrackNet，用于3D打印混凝土柱表面裂缝检测。将深度学习中的Transformer框架结构、自注意力机制、改进的大津算法以及点云配准用于裂缝检测中，能够有效地实现3D打印混凝土柱裂缝的准确检测，同时还实现了实时监测、预警与控制，从而确保了打印质量的稳定性。
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公开(公告)号：CN117333670A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311325846.8
申请日：2023-10-13
Applicant: 华东交通大学 , 重庆大学溧阳智慧城市研究院
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06T7/00
Abstract: 本发明为基于Transformer和微观图像的再生混凝土水化进程检测方法，包括以下步骤：获取含未水化水泥颗粒的BSE图像数据进行预处理，构造未水化水泥颗粒BSE图像数据集：构建应用于BSE图像水化分割的神经网络模型，利用训练集和验证集对构建的神经网络模型进行训练；所述神经网络模型采用深度学习中的transformer框架；将获取到的待检测BSE图像直接输入到训练完成的神经网络模型中，对待检测的BSE图像进行分割；根据分割结果，计算BSE图像中水化部分占比，根据BSE图像中水化部分占比R与设定的相应龄期的水化部分占比阈值比较，判断再生混凝土的水化程度是否异常，提醒工作人员采取相应的措施。能够有效地实现再生混凝土水化进程精确检测，对分割结果实现定量分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115057672A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210397522.4
申请日：2022-04-15
Applicant: 重庆大学溧阳智慧城市研究院
Abstract: 本发明为基于纳米石墨‑纳米SiO2‑铜炉渣的3D打印导电混凝土，该混凝土将处理后的铜炉渣、纳米石墨、二氧化硅均使用偶联剂进行处理后，再将三者混合，能够保证三者有机结合在一起，提高了粒径较小的纳米石墨也能均匀分散，使其充分发挥作用，在纳米石墨的掺量较少的情况下能形成良好的导电网络，提高混凝土的力学性能。通过超声震荡技术将其与纳米石墨和铜炉渣结合，在保证混凝土的导电性能和力学性能的同时，能够满足3D打印的要求。
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公开(公告)号：CN117381937A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311555801.X
申请日：2023-11-21
Applicant: 重庆大学溧阳智慧城市研究院
Abstract: 本发明涉及建筑制造技术领域，具体涉及基于图像识别的3D打印混凝土缺陷实时检测系统，包括图像采集模块、图像处理模块、缺陷判定模块、预测性维护模块、反馈调整模块以及控制执行模块；其中，图像采集模块：用于实时采集3D打印过程中的混凝土层面图像；图像处理模块：分析处理图像以识别混凝土表面的潜在缺陷；缺陷判定模块：根据图像处理模块的分析结果，确定缺陷的存在、类型和位置；预测性维护模块：使用预测模型预测即将出现的缺陷并提前采取预防措施；反馈调整模块：生成调整指令以优化打印参数。本发明，不仅能实时检测和修正已经发生的缺陷，还能预测和预防未来可能出现的缺陷，从而显著提高3D打印的质量和效率。
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公开(公告)号：CN115057672B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210397522.4
申请日：2022-04-15
Applicant: 重庆大学溧阳智慧城市研究院
Abstract: 本发明为基于纳米石墨‑纳米SiO2‑铜炉渣的3D打印导电混凝土，该混凝土将处理后的铜炉渣、纳米石墨、二氧化硅均使用偶联剂进行处理后，再将三者混合，能够保证三者有机结合在一起，提高了粒径较小的纳米石墨也能均匀分散，使其充分发挥作用，在纳米石墨的掺量较少的情况下能形成良好的导电网络，提高混凝土的力学性能。通过超声震荡技术将其与纳米石墨和铜炉渣结合，在保证混凝土的导电性能和力学性能的同时，能够满足3D打印的要求。
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公开(公告)号：CN114751699A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210484692.6
申请日：2022-05-06
Applicant: 重庆大学溧阳智慧城市研究院
Abstract: 本发明为基于3D打印的固废资源化轻质高延性混凝土，该混凝土由以下质量份数的原料制备而成：水泥1份；粉煤灰：0.50～1.33份；硅灰：0.1～0.2份；石英砂：0.7～0.8份；尾矿：0.1～0.3份；水：0.6～0.7份；改性聚乙烯醇长纤维：0.0100～0.0175份；空心玻璃微珠：1.00～1.33份；减水剂0.01～0.02份；所述改性聚乙烯醇长纤维的具体处理过程是：将20‑28mm长的PVA纤维首先进行表面清洗烘干，再在外部温度15‑35℃范围将PVA纤维浸泡在浓度为70‑90g/l的、以质量比1:1:1:1混合的50微米石英砂、凡士林、聚二甲基硅氧烷和钛酸酯偶联剂的乳液中3‑5分钟，之后在不高于100℃温度下烘干，之后再进行最后清洗并105℃烘干，获得改性聚乙烯醇长纤维。该混凝土加入表面改性的聚乙烯醇长纤维，实现纤维定向效果，极大提升抗折性能与延展性能。
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公开(公告)号：CN216446238U
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202122931640.2
申请日：2021-11-26
Applicant: 重庆大学溧阳智慧城市研究院
Abstract: 本实用新型涉及剪力墙结构技术领域，具体的说是一种防火的超高层剪力墙结构，包括墙体，所述墙体由外墙、L型角钢、混凝土墙和防火板构成，所述墙体内部设有钢筋本体来加固支撑，所述外墙的四角处均安装有U型槽，其中一个所述外墙内部的钢筋本体通过U型槽和与其垂直的另一个外墙内部的钢筋本体紧密相连，所述外墙上设有角铁；通过设置钢筋本体、U型槽、混凝土墙和防火板，在钢筋本体和U型槽的配合下，提高墙体内部混凝土结构的强度，从而提高该结构的抗弯能力和抗剪能力，同时在混凝土墙和防火板的配合下，提高该结构的防火性能，且该装置结构之间的连接简单实用，在保证结构强度、刚度和稳定性的前提下，最大化的节约了工程造价。
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