一种用于桥梁养护决策的计划制定方法

    公开(公告)号:CN118095719A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410201836.1

    申请日:2024-02-23

    Abstract: 本发明涉及桥梁运营管养技术领域,公开了一种用于桥梁养护决策的计划制定方法,该方法首先确定不同养护目标下单个桥梁的养护方案,养护方案包括桥梁的养护类型、养护措施和养护费用;然后对所有桥梁进行养护级别划分和养护优先级排序;最后在养护资金预算的限制条件下,根据桥梁的养护优先级确定桥梁年度养护名单,完成桥梁群年度养护计划的制定。本发明能够制定出较为可靠的桥梁群年度养护计划,提高桥梁的养护管理工作成效、预算执行工作效率以及养护资金使用效益。

    基于机器视觉的盾构隧道管片自动化检测方法及检测装置

    公开(公告)号:CN117990007A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410318599.7

    申请日:2024-03-20

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的盾构隧道管片自动化检测方法及检测装置,涉及盾构管片质量检测技术领域。本发明包括:搭建自动化检测组件,自动化检测组件包括定位相机、检测相机及投影仪;根据盾构隧道管片尺寸确定测点位置及个数,合理布置定位标志点,使得测点处定位相机均能拍摄到定位标志点。本发明通过利用两套双目相机结合的方式,同时实现双目相机位置标定和被测物局部形貌点云重建,通过设计被测物测点位置,利用圆形编码标志点编码值的唯一性,统一所有测点的形貌点云测量结果,实现大视场高精度的大型盾构管片三维形貌测量。

    基于无人机的大坝自动化巡检路径规划方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN117234239A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311450358.X

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 本发明公开了基于无人机的大坝自动化巡检路径规划方法、装置及设备,涉及大坝巡检路径规划技术领域。本发明将巡检内容分为两种工况,一是大坝全局巡检,二是大坝局部病害快速巡检,本发明以搭载高清摄像头的无人机为移动目标,针对大坝整体建立可变化的抽象数学模型,不同巡检工况均以最短路径为优化目标并加以约束,采用扫掠线法、TSP法、遗传算法等生成一组应用于无人机大坝自动化巡检的最优路径;其中扫掠线法应用于工况一,并以扫掠线的角度作为优化条件,TSP法与遗传算法应用于工况二,以病害点间的连接顺序为优化条件,并通过在优化函数中增加形式距离限制的边界条件,绘制出无人机的运动轨迹,从而通过算法输出当前的最优路径。

    基于神经网络的混凝土梁中钢筋损伤快速定位方法

    公开(公告)号:CN115952704A

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN202211060203.0

    申请日:2022-08-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了基于神经网络的混凝土梁中钢筋损伤快速定位方法,包括步骤1、构建钢筋混凝土损伤模型;步骤2、构建位移云图与三维损伤信息的样本集;步骤3、样本集分类;步骤4、构建神经网络模型:输入位移云图,输出三维损伤信息;步骤5、训练神经网络模型;步骤6、测试与验证神经网络模型;步骤7、钢筋损伤定位。本发明能对Abaqus生成的位移云图进行学习,从而实现钢筋混凝土内部钢筋损伤的位置定位,能实现钢筋混凝土内部钢筋损伤的定位以及钢筋损伤的尺寸检测,能广泛地应用于装配式结构构件的病害与损伤分析中,开创性地利用结构表面的二维位移信息实现结构内部问题的三维定位,大大提高结构检测的效率、降低检测成本。

    一种水下三维点云测量方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115239823A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210900329.8

    申请日:2022-07-28

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种密封水箱装置的双目视觉水下三维点云测量方法、电子设备及存储介质,首先搭建双目视觉水下光学测量系统;使用平面标定板对双目相机系统进行空气标定,获得相机系统的内参和外参;构建水下多折射成像模型,采用密封水箱内外两套相机结合的方法,标定折射平面相对于密封水箱内相机系统的空间位置;双目相机系统结合导轨完成物体表面全周图像采集,并对采集获得初始图像进行图像增强与复原处理;根据处理后的双目相机采集的图像,利用三维数字图像相关方法获得局部光学三维点云数据,并根据水下多折射成像模型进行三维点云的修正;利用编码点统一双目相机所有测点处获得的三维点云数据,实现被测物表面全周光学三维形貌测量。

    一种融合声学与光学方法的水下高精度测量和缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN113739720B

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202111006002.8

    申请日:2021-08-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供了一种融合声学与光学方法的水下高精度测量和缺陷检测方法,可得到水下结构的多尺度声光融合三维形貌点云,以更好地检测水下结构的损伤、缺陷等信息。该方法主要包括如下步骤:(1)在水下测量平台上安装导航设备、光学三维形貌测量装置、三维声呐测量装置。(2)利用光学三维形貌测量装置得到被测面整体光学三维形貌点云数据。(3)利用三维声呐获取水下被测面整体声学三维形貌点云数据。(4)将被测面整体的声学、光学三维形貌点云数据进行融合,实现水下结构三维形貌的高精度测量。(5)基于声学、光学融合三维形貌点云数据,利用深度学习算法实现水下缺陷自动定位。

    一种基于Abaqus的深度学习图像批量处理与分析方法

    公开(公告)号:CN114612395A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210186049.5

    申请日:2022-02-28

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Abaqus的深度学习图像批量处理与分析方法,包括以下步骤:步骤S1、建立所需检测的结构有限元模型,提取结构有限元模型的信息输入文件;步骤S2、读取信息输入文件,利用Python编制图像批量处理方法,在结构有限元模型基础上批量模拟结构内部损伤;步骤S3、将结构内部损伤全部输入到Abaqus中批量分析,得到步骤S2中结构内部损伤的表面位移与应力云图,并进行三维标注,根据经过三维标注的结构内部损伤的表面位移与应力云图建立样本库;步骤S4、基于步骤S3得到的样本库,开展目标检测神经网络模型的训练、图像识别分析,其中目标检测神经网络模型的损失函数引入三维交并比预测误差的影响,在提高图像处理效率的同时,增加了预测精度。

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