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公开(公告)号：CN111636385A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010541899.3
申请日：2020-06-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种防止混凝土坝岸坡坝段开裂渗漏水的结构，包括岸坡坝段坝体，岸坡基岩，岸坡斜坡基岩面，岸坡基岩平面，在岸坡坝段坝体内部、岸坡斜坡基岩面上设置第一排半圆透水管及第二排半圆透水管，第一排半圆透水管及第二排半圆透水管内部填筑粘土，在岸坡坝段坝体内部，岸坡斜坡基岩面上设置顺坡向半圆透水排水管，在岸坡坝段坝体内部，岸坡基岩平面上设置顺水流向半圆透水排水管顺坡向半圆透水排水管与顺水流向半圆透水排水管外包透水土工布。本结构通过半圆透水管内回填的粘土，有效防止岸坡坝段坝体收缩与岩基产生裂缝时坝体渗漏水的产生，且施工方便，投资少，效果良好。
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公开(公告)号：CN111636378A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010498345.X
申请日：2020-06-04
Applicant: 大连理工大学
IPC: E02B3/16
Abstract: 本发明公开了一种防止混凝土坝永久缝漏水的新型止水结构，包括坝段与坝段永久缝之间设置高压闭孔板，跨永久缝设置铜片止水，铜止水铜鼻子内设有沥青油麻，铜片止水两端分别埋入两侧坝段，在铜止水两端设置有可充气“球型”止水，可充气“球型”止水设置有可充气空腔及防渗加强板。本结构通过铜止水端头设置的可充气球型止水及防渗加强板，在混凝土收缩时，适应变形并可通过充气压紧球型止水与混凝土之间的收缩缝，达到闭缝止水的目的，施工方便，造价低，可有效的防止永久缝渗漏水的问题。
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公开(公告)号：CN102944340B
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201210447447.4
申请日：2012-11-10
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种用于压电智能骨料地震损伤监测系统的电荷电压转换器，由多个集成电路板并行构成。每个集成电路板包括信源放大单元、控制单元、增益显示单元和供电单元。其中，信源放大单元由电荷电压转换电路、可控增益放大电路、可控滤波电路、低通滤波电路、高通滤波电路、电压射随器依次相连；增益显示单元由电子开关和增益指示灯电路组成；控制单元分别与射随器输出端、可控增益放大电路、可控滤波电路、电子开关、计算机信号采集系统连接，监测输出信号、控制电压增益与增益显示、控制滤波截止频率；输出电压与相应增益值通过接口被输送至计算机数据采集系统中并显示。本发明优点：可同时采集多路信号；对不同强度地震过程中混凝土结构动力损伤均可靠监测；构造简单、性能稳定。
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公开(公告)号：CN102944340A
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201210447447.4
申请日：2012-11-10
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种用于压电智能骨料地震损伤监测系统的电荷电压转换器，由多个集成电路板并行构成。每个集成电路板包括信源放大单元、控制单元、增益显示单元和供电单元。其中，信源放大单元由电荷电压转换电路、可控增益放大电路、可控滤波电路、低通滤波电路、高通滤波电路、电压射随器依次相连；增益显示单元由电子开关和增益指示灯电路组成；控制单元分别与射随器输出端、可控增益放大电路、可控滤波电路、电子开关、计算机信号采集系统连接，监测输出信号、控制电压增益与增益显示、控制滤波截止频率；输出电压与相应增益值通过接口被输送至计算机数据采集系统中并显示。本发明优点：可同时采集多路信号；对不同强度地震过程中混凝土结构动力损伤均可靠监测；构造简单、性能稳定。
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公开(公告)号：CN119237267A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411600172.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于螺旋桨领域，公开了一种在螺旋桨表面应用环氧树脂涂层的降噪方法，包括以喷涂、浸涂、刷涂、点涂等方式，使聚脲、聚氨酯或环氧树脂附着于螺旋桨表面，形成致密保护膜和半球状扰流凸起，改变螺旋桨表面涡流，实现降噪。凸起沿螺旋桨压力面前缘排列至半径的2/3处，其尺寸可根据工况优化。该方法简单易行，有效降低噪声声压级，减少环境噪声污染，提高飞机声隐身性能。实验显示，在2000rpm转速下，降噪效果显著，推力损失仅0.37％。该降噪方法能够在保证螺旋桨气动性能的前提下有效降低螺旋桨的气动噪声，增加飞机的声隐蔽性能，减少对周边环境的噪声污染，并且简单易行、易于推广。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114998515B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210558080.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 大连理工大学 , 大连维视科技有限公司
IPC: G06T17/00 , G06T15/00 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多视角图像的3D人体自监督重建方法，涉及三维人体重建技术领域，所述方法包括如下步骤：获取多视角图像，建立三维空间；将多视角图像、多视角图像对应的SMPL参数、相机参数输入至特征提取网络ResUnet34中，输出多视角特征图；通过双线性插值采样得到顶点在多视角特征图的特征；利用稀疏卷机网络SpareConvNet将所述结构化隐式编码扩散到周围的空间中；根据所述几何编码和外观编码得到通用型神经辐射场；使用体素渲染的方法给定一个新的视角相机参数，对所述通用型神经辐射场进行渲染，得到新视角相机参数下的2D图像。本发明通过利用稀疏的多视角对人体进行重建，然后渲染到目标视角下的图像，实现了2D图像到2D图像的自监督，避免了对3D真值的依赖。
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公开(公告)号：CN115115970A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210557195.4
申请日：2022-05-19
Applicant: 大连理工大学 , 大连维视科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于自适应匹配的视频显著性检测方法、装置及存储介质。方法包括：S1、将待检测视频的第一帧图像数据输入分割网络进行处理；S2、建立一个记忆模块存储参考特征，用第一帧前景特征进行初始化；S3、将下一帧图像数据输入特征提取网络，将当前帧特征与参考特征进行相关性匹配，基于相关性匹配图与前一帧的显著性预测图获取相关性匹配特征，将相关性特征、当前帧的8倍下采样特征以及前一帧的前景特征融合后送入所述预测网络，从而得到当前帧的显著性预测图；S4、根据当前帧前景特征与参考特征的相关性匹配结果更新记忆模块的参考特征；S5、持续输入视频帧，重复上述S3‑S4直到得到所有视频帧的显著性预测图。本发明有效地利用视频整体的时序信息，并且不会随着视频帧数的增多而增加大量计算量。
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公开(公告)号：CN115100111A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210549759.X
申请日：2022-05-17
Applicant: 大连理工大学 , 大连维视科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于YOLOv5的智能机器人冰壶检测方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明方法，包括如下步骤：获取冰壶比赛现场图像；使用标注软件对所述冰壶比赛现场图像进行标注，得到标注后的图像；将所述图像特征图输入至YOLOv5预测网络进行前背景预测，输出不同采样倍数对应的分类预测分数和回归定位系数；将所述预测分数及边框回归值反向映射至原始图像，并在原始图像上打印，得到检测结果图。本发明针对冰壶机器人比赛的数据特点，设计轻量化的目标检测网络，并克服数据分布单一、拍摄光线较暗等困难，设计了不同的数据增强方式，重新设计损失函数。在满足高识别和定位精度的同时实现了高帧率的检测速度。
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公开(公告)号：CN114998756A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210541629.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 大连理工大学 , 大连维视科技有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于yolov5的遥感图像检测方法、装置及存储介质。方法包括：S1、获取统一尺寸的遥感图像构成遥感图像数据集，获取每幅遥感图像的检测目标标注结果图像，从而获得遥感图像样本集，所述遥感图像样本集中的样本包括遥感图像和与遥感图像匹配的检测目标标注结果图像；对所述遥感图像样本集中的样本按照预设比例随机划分为训练集和测试集；S2、基于训练集和测试集中的样本数据对改进的yolov5模型的进行模型训练，所述改进的yolov5模型包括特征提取模块、CBAM模块、特征融合模块以及分类输出模块；S3、基于训练完成的改进的yolov5模型对遥感图像进行目标检测。本发明采用改进的yolov5模型能够更好的实现特征融合，给出精准的检测分类结果。
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公开(公告)号：CN114996495A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210551149.3
申请日：2022-05-18
Applicant: 大连理工大学 , 大连维视科技有限公司
IPC: G06F16/53 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于多原型和迭代增强的单样本图像分割方法及装置。方法包括：分别获取支持图像和查询图像，基于同一特征提取网络获取支持特征和查询特征；基于支持特征的前景部分生成若干支持原型；计算任意支持原型与查询特征的余弦相似度生成相应的相似度图，将各支持原型根据引导表放置到对应位置，生成引导特征；同时，对所有相似度图进行累加操作生成指引查询前景位置的概率图；将所述查询特征、引导特征以及概率图连接后，进行基于多尺度增强，解码后生成查询分割图。本发明采用输出迭代来增强支持特征的指导信息，利用产生的分割图通过加法和乘法计算修正前面进行指导的概率图，使其重新进行更为准确的引导，生成更为精确的分割结果。
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