隧道变形测量方法及系统、测量机器人

    公开(公告)号:CN112815909B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202011642539.9

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本申请公开一种隧道变形测量方法及系统、测量机器人,涉及工程监测技术领域。该方法包括:一、选取一区域作为基准区域并确定其三维坐标系;二、选取一个与基准区域部分重合的扩展分区并确定其除重合区域之外的监测点位的三维坐标;三、以确定出的扩展分区作为当前的基准区域,利用步骤二的方法确定下一扩展分区,并确定其所设置的监测点位的三维坐标;重复步骤三,直至扩展分区达到预定数量;四、在不同的时间点按照步骤一~三的方法轮询所有监测点位的三维坐标,根据每个监测点位的三维坐标变化确定其变形情况。本申请自动确定每个区域内监测点位的三维坐标,整个测量过程不需依靠人工监测,不受人工主观性的影响,改善测量精度、提高工作效率。

    一种基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法

    公开(公告)号:CN114494273A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210167510.2

    申请日:2022-02-23

    Abstract: 本发明提供了一种基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法,该方法改进了深度学习方法中可对图片执行语义分割任务的U‑Net模型,使其适用于对时间序列类型加速度监测数据的处理,构建针对自由衰减响应段的语义分割数据集,对改进后的U‑Net模型开展训练、性能评估及调优,以调优后的改进U‑Net模型对海量桥梁加速度监测数据执行语义分割,提取其中具有理想衰减形状的自由衰减响应段,进而采用指数衰减法实现对阻尼比的计算。本发明提供的基于监测数据与深度学习的桥梁阻尼比识别方法,解决了海量监测数据下无法高效筛选自由衰减响应段的难题,使指数衰减法可应用于桥梁监测数据中,实现了对阻尼比相较其它方法更为可靠的计算。

    一种道路裂缝图片识别与处理方法

    公开(公告)号:CN113112468B

    公开(公告)日:2021-10-12

    申请号:CN202110376345.7

    申请日:2021-04-02

    Abstract: 本发明提供了一种道路裂缝图片识别与处理方法,包括如下步骤:Step1:道路检测车拍摄采集道路裂缝照片,形成初始裂缝图片;Step2:对初始裂缝图片进行图片预处理,形成裂缝预处理图片集;Step3:基于VAE算法对裂缝预处理图片集进行自动编码和解码,得到处理后的解码图片;Step4:基于像素差异度算法标注解码图片中的裂缝区域和非裂缝区域;Step5:基于裂缝破坏等级公式区分裂缝区域的破坏程度,自动给出裂缝修补方式初步建议。本申请适用道路检测,尤其是沥青道路,通过VAE进行图像增强,通过像素差异度算法进行裂缝和非裂缝的识别,通过裂缝破坏等级公式自动给出裂缝处理建议,能够自动识别裂缝,并给出修补建议,大大减轻工作人员工作量,提高工作效率。

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