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公开(公告)号：CN115797350A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310070370.1
申请日：2023-02-07
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种桥梁病害检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取三维点云模型与数字图像；根据第一深度学习模型，分离三维点云模型中目标桥梁所处环境的三维点云数据以及目标桥梁的三维点云，提取目标桥梁的三维点云数据；根据多视角三维重建方法，将目标桥梁的三维点云数据投影至数字图像，得到标记出目标桥梁的数字图像；将标记出目标桥梁的数字图像中未被标记的部分进行消除，得到目标图像，并根据第二深度学习模型识别目标图像中目标桥梁的病害信息。采用本方法能够提高目标桥梁中病害信息识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114780617A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210483086.2
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国工程院战略咨询中心 , 华中科技大学 , 清华大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和主题模型的技术清单生成方法，包括：获取与某个技术领域对应的多个科技文献，对该科技文献进行数据处理，并将处理后的多个科技文献存储在科技文献数据库中，将科技文献数据库中的所有科技文献输入训练好的支持向量机模型SVM中进行技术类别划分，并将技术类别划分结果存储在科技文献数据库中，将科技文献数据库中属于同一技术类别的科技文献合并为一个文档，所有文档形成文档库，对文档库先后进行停用词去除和低频词去除处理，以得到更新后的文档库，使用主题建模算法LDA对更新后的文档库进行主题聚类，以得到所有主题对应的单词分布矩阵。本发明能解决基于专家研判的方法存在的主观性强、成本较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN111462317B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010344166.0
申请日：2020-04-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提供了一种基于多视角三维重建的空间网格结构监测的相机布置方法。该方法包括：获取空间网格结构的几何参数；根据空间网格结构的几何参数建立参考坐标系，并确定用于描述相机方位的水平角和仰角；根据待拍摄的结构节点在参考坐标系中的x‑y平面上的投影点所需满足的预设距离条件，计算得到相机方位的水平角的最小限值和最大限值；计算得到在水平角的最小限值与水平角的最大限值之间的一个或多个水平角所对应的符合预设距离条件的仰角范围。应用本发明可以有效地避免杆件形成遮挡的问题。
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公开(公告)号：CN112633011A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011610820.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 清华大学 , 华中科技大学 , 中国工程院战略咨询中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/253
Abstract: 本发明属于数据挖掘与利用技术领域，公开了一种融合词语义与词共现信息的研究前沿识别方法及设备。该方法包括：对论文数据进行时间切片；从单一时间切片的论文数据中提取技术关键词；统计技术关键词的共现频率构建词共现网络；根据技术关键词的相似度形成语义相似度网络；融合词共现网络和语义相似度网络来构建语义共现网络，并将技术关键词聚类成多个簇团；对所有时间切片的语义共现网络都进行聚类；对相邻时间切片的簇团进行相似度计算形成主题演化脉络图；同时满足主题年龄短、主题发展率高、主题热度高的研究主题即为前沿主题，前沿主题中的热门技术即为研究前沿。本发明能够更加客观、准确地进行研究前沿的识别。
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公开(公告)号：CN111996901A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010664859.8
申请日：2020-07-10
Applicant: 中电建路桥集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种用于混合梁斜拉桥的对中式钢-混结合段以及混合梁斜拉桥。该对中式钢-混结合段包括：腹板延伸段、底板延伸段、顶板延伸段、承压板；腹板延伸段、底板延伸段、顶板延伸段的后端均穿过混凝土梁端隔板伸入混凝土梁中；承压板设置在腹板延伸段、底板延伸段、顶板延伸段与混凝土梁端隔板的交界处；腹板延伸段和底板延伸段伸入混凝土梁区域的部分的两侧以及承压板与混凝土梁端隔板接触的一侧均设置有栓钉连接件；腹板延伸段和底板延伸段的内外两侧均设置有T形加劲肋；T形加劲肋的前端连续过渡与钢梁加劲肋固定连接，后端与承压板固定连接。应用本发明可以有效地改善钢-混结合段的传力路径与刚度过渡的结构形式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111563888A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010371643.2
申请日：2020-05-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种定量裂缝生长监测方法。该方法包括：获取待测结构的表面的原始图像；利用已训练的卷积神经网络，从所获取的原始图像中确定出存在裂缝的裂缝区域；从裂缝区域中识别出裂缝，并提取出各条裂缝的边缘线和中心线，再根据边缘线与中心线计算得到各条裂缝的定量信息；在裂缝监测数据库中为每一条裂缝设置一个唯一的标识符，并根据裂缝的标识符将每次检测得到的各条裂缝的定量信息以及对应的检测时间存储在裂缝监测数据库中；将新产生裂缝和已经存在裂缝的定量信息进行输出，完成定量裂缝生长监测。应用本发明可以对待测结构的表面的裂缝生长进行有效的监测。
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公开(公告)号：CN109580649A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811547207.5
申请日：2018-12-18
Applicant: 清华大学
IPC: G01N21/892 , G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种工程结构表面裂缝识别与投影修正方法及系统，其特征在于，包括以下内容：对多视角图像进行裂缝识别，得到待测工程结构的裂缝宽度特征对；对多视角图像进行多视角几何三维重建，得到待测工程结构的表面三维点云模型和各图像拍摄时的空间成像模型；对待测工程结构的表面三维点云模型进行处理，得到待测工程结构的三角形表面模型；建立相机光心、成像平面以及三角形表面模型之间的三维成像关系；根据建立的三维成像关系，对待测工程结构的裂缝宽度特征对进行裂缝投影；根据裂缝投影后的裂缝宽度特征对，识别待测工程结构的裂缝位置和裂缝形态，本发明可广泛用于既有工程结构表面裂缝识别领域中。
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公开(公告)号：CN114780140B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210486646.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 中国工程院战略咨询中心 , 华中科技大学 , 清华大学
IPC: G06F8/76 , G06F8/61 , G06F9/455 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及数控机床领域和智能制造领域，具体涉及一种数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法，包括如下步骤：将深度学习模型的训练代码和环境依赖打包，创建Docker镜像文件；将Docker镜像文件传输至数控系统云平台，然后将其实例化为Docker容器；将数控机床的加工数据远程传输至数控系统云平台，载入Docker容器；基于云平台提供的算力资源基础和数控机床提供的加工数据基础，在Docker容器中进行深度学习模型的训练，将训练完成的深度学习模型保存为序列化格式；通过云平台将序列化格式的深度学习模型远程传输至智能数控系统。该方法结合迁移学习的思想，能够简单有效地完成深度学习模型的训练与部署，以提高数控机床的加工精度、加工速度和可靠性。
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公开(公告)号：CN119338735A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410648476.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 清华大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于计算机视觉的拉吊索表观病害检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待检测对象不同角度下的多个初始图像；根据相邻拍摄位置的初始图像对应的位移距离和拍摄距离对初始图像进行裁剪和拼接，得到待检测图像；基于病害位置检测模型确定待检测图像中的病害区域，针对各病害区域，基于病害程度评价指标对各病害区域进行病害评价，得到各病害区域对应的病害程度；根据各病害区域对应的病害程度确定待修补区域，并基于待修补区域在待检测图像中的位置，确定待修补对象的目标修补位置。采用本方法能够提高确定拉吊索修补位置的准确性。
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公开(公告)号：CN118709499B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411182421.0
申请日：2024-08-27
Applicant: 中电建路桥集团有限公司 , 清华大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标对象的各整体建模结果和整体建模结果对应的局部建模结果，并将局部建模结果集成至整体建模结果，得到多个目标有限元模型；对目标有限元模型进行模型分析，得到各目标有限元模型对应的结构响应指标；基于结构响应指标、目标有限元模型中的整体结构参数和局部结构参数对初始神经网络模型进行训练，得到训练完成的目标神经网络模型；根据目标神经网络模型、目标对象的初始化结构参数和预设计算步长，得到目标结果。采用本方法能够提高了数据处理结果的准确性。
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