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公开(公告)号：CN120068017A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510232517.1
申请日：2025-02-28
Applicant: 广州航海学院
IPC: G06F18/27 , G06F18/213 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及一种生态边坡支护在线智能检测方法及系统，方法包括先采集其生态参数和结构参数，接着对两类参数进行因果检验，区分出因果指标集和独立指标。之后采用不同处理策略，因果指标集构建特征向量，经深度学习模型融合后用第一风险预测模型得出第一结果；独立指标经关联性分析归类，用第二风险预测模型得出第二结果。最后结合两个结果，得到目标边坡的总风险预测结果。系统用于执行上述方法。本申请结合生态边坡的生态参数和结构参数的因果关系及指标间的关联性对边坡的稳定性风险进行预测，使得风险预测时可充分考虑指标间的因果关系及关联性，有利于提高稳定性风险预测的准确性，进而提高生态边坡在线智能检测的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN118520722B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410588800.3
申请日：2024-05-13
Applicant: 广州航海学院
IPC: G06F30/23 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06F30/13 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的土木结构变化监测数据优化方法，包括S1、采用计算机视觉技术对土木结构的各个层次进行识别和分割、S2、通过卷积神经网络对获取的二维图像进行特征提取，并确定每个层次的结构组成和材料信息、S3、使用多视角立体匹配或体素彩色化方法生成对应的三维模型、S4、运用网格简化和平滑处理技术，同时应用拓扑修正算法进行修正、S5、通过建立数据索引和链接，形成一个结构化的分层监视模型和S6、结合有限元方法对结构的受力状态和变形情况进行详细计算与预测，识别结构的异常状态和潜在风险；本发明解决土木结构变化监测中的挑战，提升监测效率、准确性和实时性，为结构变化的监测、评估和管理提供更加可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN118424232B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410506970.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 广州航海学院
IPC: G01C15/00 , G06T5/70 , G06T5/80 , G06T7/80 , G06T7/557 , G06T7/246 , G06T5/40 , G01S11/12 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的水下结构测距系统，包括图像采集与预处理模块、摄像头标定与图像校正模块、立体视觉匹配与深度估计模块、深度图处理模块、三维重建模块和目标跟踪与分析模块；本发明通过计算机视觉技术结合双摄像头同步捕捉原始图像，实现从水下图像采集到三维结构测距的全过程；采用标定板对摄像头进行同步拍摄和标定，消除镜头畸变，提高立体对应关系准确性，利用运动模型和状态预测提高目标跟踪的连续性和预测性能，解决传统目标跟踪算法在目标状态更新和预测方面的不足，利用图像预处理、立体视觉匹配、深度估计、三维重建和目标跟踪等模块，有效应对水下环境复杂的光照和水质条件，提高水下结构测距的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118823481B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411018636.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 广州航海学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/48 , G06V10/20 , G06T5/94 , G06T5/40 , G06N20/00
Abstract: 本申请提供一种基于人工智能的桥梁检测图像识别方法及系统，包括：针对能见度增强后的桥梁图像，利用多尺度Retinex算法进行对比度增强，突出桥梁结构轮廓，通过自适应直方图均衡化方法平衡图像亮度分布，消除光照不均和阴影干扰，获取光照归一化后的桥梁图像；针对散射校正后的桥梁图像，通过形态学顶帽运算提取桥梁结构的多尺度特征，采用局部自相似性度量聚类桥梁表面纹理，获取尺度归一化和纹理分割后的桥梁结构图像；根据桥梁骨架结构图，通过结构张量分析确定桥梁表面各向异性区域，利用灰度共生矩阵提取各向异性区域的高阶纹理特征，构建桥梁损伤的纹理特征字典。
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公开(公告)号：CN119373009A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411842050.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 广州航海学院
Abstract: 本申请涉及设备防覆冰技术领域，特别是涉及一种桥梁拉索的防覆冰方法及装置。桥梁拉索包括自内向外依次配置的拉索钢丝、钢丝护套、导热涂层以及螺旋敷设于导热涂层的多条电阻丝；方法包括：监测环境湿度、环境中水滴温度、环境中水滴直径以及桥梁拉索的表面温度；根据环境湿度和桥梁拉索的表面温度预测桥梁拉索的覆冰概率，并根据环境中水滴温度和环境中水滴直径预测桥梁拉索的覆冰形态；覆冰形态包括雨凇覆冰、雾凇覆冰、混合凇覆冰以及雪凇覆冰；在预测桥梁拉索的覆冰概率超过第一预设值，且桥梁拉索的覆冰形态为雨凇覆冰或混合凇覆冰的情况下，控制桥梁拉索的电阻丝按照预设方式动作；能够有效避免防覆冰效果差的问题。
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公开(公告)号：CN119180201A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411233655.3
申请日：2024-09-04
Applicant: 广州航海学院
IPC: G06F30/27 , G06K17/00 , G06F21/60 , G06F21/62 , G01D21/02 , H04L9/08 , H04L67/12 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁结构健康度监测及分析方法，通过在桥梁中安装MEMS传感器来采集形状、应力、温度数据，并使用RFID读写设备实时存储这些数据，接着，通过多段无线通信模块对这些数据进行AES‑256加密和压缩，再传输至桥梁健康监测中心，中心接收到数据后，先解压，再利用深度学习模型对数据进行分析，评估桥梁健康状态并设置预警机制，此外，系统采用云原生架构，支持分布式部署和弹性扩容，并采用多因素认证和细粒度的访问控制策略，以确保数据的安全稳定，本发明能够有效监测桥梁的健康状况，并及时发现潜在问题，从而保障桥梁的安全运行。
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公开(公告)号：CN119027403A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411170763.0
申请日：2024-08-26
Applicant: 广州航海学院
Abstract: 本申请涉及一种桥梁损伤的检测方法、装置、设备及可读存储介质。所述方法包括：响应于获取到预设勘测周期内桥梁损伤位置的损伤图像数据，基于损伤图像数据判断损伤位置的损伤类型；获取并基于与损伤类型对应的多个连续时间节点的历史图像数据，得到每个损伤类型下不同历史图像数据与桥梁的损伤程度的损伤对应关系；根据损伤图像数据和损伤对应关系，预测桥梁损伤位置的损伤的发展趋势；本申请能够预测桥梁损伤位置的损伤的发展趋势，有效解决了现有的桥梁检测方案无法准确预测损伤的发展状况的问题。
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公开(公告)号：CN118505701A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410963049.0
申请日：2024-07-18
Applicant: 广州航海学院
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/20 , G06T5/30 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机图像处理的混凝土裂缝识别方法，包括以下步骤：S1、获得清晰且色彩丰富的表面图像；S2、对获取的混凝土表面图像应用图像增强技术；S3、根据混凝土裂缝的形态学特征设计专门的形态学操作算子；S4、进行多尺度和多方向的裂缝边缘提取；S5、对裂缝边缘进行形态学分析；S6、运用深度学习中的语义分割模型对原始图像进行分析；S7、综合边缘检测和语义分割的结果；运用深度学习的语义分割模型对裂缝进行像素级的分类，结合边缘检测和语义分割的结果进行综合分析和优化，有助于更精细地区分裂缝与其他纹理特征，解决裂缝特征模式不一致的问题。
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