一种极地与极端环境模拟装置及其综合测试方法

    公开(公告)号:CN117839777A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311536914.5

    申请日:2023-11-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种极地与极端环境模拟装置,包括负压壳体、实验舱段、强风生成子系统、低温生成子系统、雨雪生成子系统、负压生成子系统、新风子系统、总体控制系统和供电监控辅助系统;负压壳体为胶囊状,实验舱段和强风生成子系统均设置在负压壳体内部,其余子系统环绕在负压壳体周边,并分别通过管道连接负压壳体;总体控制系统分别连接各个子系统,供电监控辅助系统用于为整个装置供电和进行系统参数监测。与现有技术相比,本发明解决了极地环境模拟时多因素耦合复杂作用的问题,具有能够动态调节耦合环境参数,同时可回收使用低温冷风与雨雪,具有调控速度快、能源利用率高等优点。

    基于多功能水下机器人和立体视觉的桥墩病害检测方法

    公开(公告)号:CN116840258A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310812253.8

    申请日:2023-07-04

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了基于多功能水下机器人和立体视觉的桥墩病害检测方法,包括:在多功能水下机器人本体上搭建水下双目系统和惯性导航系统,标定起始点位置,制定机器人检测路径;根据检测路径使用机器人对水下桥墩表面进行图像采集,完成水下桥墩表面局部三维点云重建;基于水下机器人的实际位置和双目视觉测量获得的局部三维点云,实现所有局部三维点云的拼接,获得桥墩表面全局三维形貌结果;采用深度学习方法对拍摄图像中的病害进行识别和像素定位;结合桥墩表面三维形貌结果和水下机器人的惯性导航位置信息,实现病害定位;根据水下桥墩三维形貌结果和病害定位结果,建立可视化水下桥墩三维病害库,提高水下桥墩结构表面病害检测的效率和精度。

    一种基于激光雷达扫描的桥梁施工进度识别方法

    公开(公告)号:CN116168386A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202310203967.9

    申请日:2023-03-06

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 冯东明 葛健 吴刚

    Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达扫描的桥梁施工进度识别方法,包括:采用激光雷达扫描仪采集得到全桥点云数据;获得实际进度点云数据;获取计划施工进度的3D BIM模型;获得含有构件类别信息的计划进度点云数据;将实际进度点云数据与计划进度点云数据进行配准,采用最近邻搜索及基于点云颜色的区域生长方法划分实际进度点云数据,获得各构件的点云,以代表各构件的在对应时间节点的施工进度;分别求得各构件的计划进度与实际进度的最小外接立方体,通过立方体纵向长度的比值计算获取单个构件的POC值,更新桥梁构件的施工进度值。本发明能够更细致的获取单构件的百分比进度值,提高了桥梁施工进度统计的精细化程度。

    一种基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统

    公开(公告)号:CN115493679A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211076508.0

    申请日:2022-09-02

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多视场热成像技术的收费站车辆动态称重系统,包括激活模块、第一载荷预测模块、第二载荷预测模块和修正模块;第一载荷预测模块根据轮胎的力学变形参数和激活模块发送的轮胎的尺寸、胎压信息,计算得到每个轮胎的第一载荷;第二载荷预测模块包括位于车道上方的红外热成像装置和感温材料称重装置,结合胎压信息和单个轮胎与地面的接触面积计算得到每个轮胎的第二载荷;修正模块用于对第一载荷和第二载荷进行温度修正和硬度系数修正,根据修正后的第一载荷和第二载荷计算得到轮胎载荷的最终测量结果。本发明能够实现提高轮胎荷载以及车重的测量效率和准确性,增强系统全天候使用能力,降低其造价和后期维护成本。

    基于集成式深度学习的轮胎压印字符识别通用算法

    公开(公告)号:CN115457561A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211046142.2

    申请日:2022-08-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了基于集成式深度学习的轮胎压印字符识别通用算法,包括步骤为:利用高帧率相机捕捉来往车辆图像;利用YOLO‑V5网络识别图像中的轮胎并定位,通过相机自动对焦与放大重新拍摄被定位轮胎的完整清晰图像;PSENet网络能实现多形态、弯曲以及倒置字符的识别定位;字符正位旋转;采用CRNN网络和BLSTM网络相结合的方法,对矩形字符中的每个标识符均进行识别。本系统能对车辆移动字符方向旋转和夜间行驶光线昏暗的条件下的短时间内定位出轮胎侧壁压印字符的位置,并进行文本识别,可用于收费站与单车道两侧对轮胎型号的快速拍照识别,从而进行进一步处理,如变形检测、超重检测等;其成本小、精度高、速度快、自动化程度高。

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