公开(公告)号：CN114663386A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210276194.2

申请日：2022-03-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 张伟光 ,  钟靖涛 ,  程杭林 ,  张晶 ,  马涛 ,  呼延菊 ,  朱俊清

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种机场道面病害图像的水膜去除方法，包括以下步骤：步骤1、构建编码‑解码对称的水膜生成结构；步骤2、构建基于全卷积网络的水膜判别结构；步骤3、定义用于训练水膜生成结构及水膜判别结构的对抗损失函数、循环一致性损失函数；步骤4、融合水膜生成结构及水膜判别结构，建立积水道面病害图像水膜去除模型；步骤5、对积水道面病害图像水膜去除模型进行训练；步骤6、利用训练好的积水道面病害图像水膜去除模型，完成积水道面病害图像水膜去除任务。本发明提高雨天道面自动化检测精度，提高道面病害模型的多场景适应能力，完成多种天气状况下道面病害的自动化识别检测，为雨天的机场道面应急抢险提供依据。

公开(公告)号：CN114663386B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202210276194.2

申请日：2022-03-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 张伟光 ,  钟靖涛 ,  程杭林 ,  张晶 ,  马涛 ,  呼延菊 ,  朱俊清

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种机场道面病害图像的水膜去除方法，包括以下步骤：步骤1、构建编码‑解码对称的水膜生成结构；步骤2、构建基于全卷积网络的水膜判别结构；步骤3、定义用于训练水膜生成结构及水膜判别结构的对抗损失函数、循环一致性损失函数；步骤4、融合水膜生成结构及水膜判别结构，建立积水道面病害图像水膜去除模型；步骤5、对积水道面病害图像水膜去除模型进行训练；步骤6、利用训练好的积水道面病害图像水膜去除模型，完成积水道面病害图像水膜去除任务。本发明提高雨天道面自动化检测精度，提高道面病害模型的多场景适应能力，完成多种天气状况下道面病害的自动化识别检测，为雨天的机场道面应急抢险提供依据。

公开(公告)号：CN115457277A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211165084.5

申请日：2022-09-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 呼延菊 ,  杨汉铎 ,  佘旭晖 ,  程杭林 ,  马涛 ,  张伟光

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/56 ,  G06V10/25 ,  G06V10/34 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种智能化路面病害识别检测方法及系统，该方法采用运动相机、GPS&北斗定位模块作为采集设备，采用改进的卡尔曼滤波算法、Crack‑QuickSort算法以及改进的Crack‑wnet算法进行定位数据和图像数据的预处理与处理操作，能够精确解算出道路病害的位置、长度、宽度和面积信息，结合上述信息进而求取得到路面表面破损状态指数PCI。该系统包括车辆位置获取模块，道路图像检测模块，道路图像特征提取模块，路面病害报表输出模块。本发明的优点在于实现了高精度路面病害检测，构建了整体性路面病害检测系统，此外，采用前景相机进行病害识别的方法使得路面检测设备与成本降低，增加了整个检测过程中的智能化程度。

公开(公告)号：CN119553560A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411306835.X

申请日：2024-09-19

Applicant: 东南大学 ,  南京现代综合交通实验室

Inventor： 范剑伟 ,  马涛 ,  陈丰 ,  何逸凡 ,  程杭林 ,  朱雅婧

IPC: E01C7/18 ,  E01C7/32 ,  E01C11/00 ,  E01C11/16

Abstract: 本发明涉及机场工程技术领域，特别是涉及一种装配式复合机场道面面层结构及装配方法。装配式道面面层包括：正方形装配块体，正八边形装配块体，加铺层；若干块正方形装配块体与八边形道面装配块体沿以边缘相对拼合沿平面延展形成机场道面，位于正方形装配块体、八边形道面装配块体所铺设的道面上设有加铺层；正方形装配块体、正八边形装配块体均分为形状相同的上面层、下面层相互叠合组成；下面层的面积大于上面层面积，下面层与下面层边缘部为梯阶结构。本发明可填补现有技术的空缺，相比于现场建设的机场道面，装配式机场道面具有模块化施工、装配速度快、装配块体质量易控制、水泥混凝土不需养生等待等优势，尤其适用于战备、抢险等快速建设场景下。

公开(公告)号：CN115937786A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211712547.5

申请日：2022-12-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 张伟光 ,  宋一涛 ,  马涛 ,  范剑伟 ,  程杭林 ,  张晶 ,  彭天宜 ,  杨汉铎

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/54 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了基于图像识别的机场道面状态智能检测方法，首先布设光电设备并获取机场道面全范围图像，进行预处理，其中机场道面病害获取晴朗天气下的道面图像，FOD采用实时的视频图像，雨雪冰状况采用雨雪冰天气下的道面图片，摩擦系数采用无病害、无FOD晴朗天气下的道面图片。然后设计机场道面状态的识别模型，得到机场道面状态的具体属性。其中，机场道面病害、FOD、雨雪冰状态采用YOLO‑Airport深度神经网络识别算法，摩擦系数采用点云重构机场道面三维纹理。根据机场规范要求，本发明结合识别出的机场道面状态详细属性，提出机场道面状态的量化评级，为机场道面的日常养护提供检测技术与评价支撑，助力智慧机场建设。