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公开(公告)号：CN117808790A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410013495.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于PSPNet和贝叶斯优化综合管廊病害识别方法、系统及设备，涉及综合管廊病害识别技术领域。本发明包括：获取综合管廊正常状态及病害的图像，构成综合管廊病害图像初步数据集；对获取的病害图像初步数据集所包含的病害进行分类，然后对包含病害的图像进行病害像素语义分割标注，获得JSON格式的标注文件；将获取的病害图像初步数据集按照7:2:1的比例划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，将训练数据集、验证数据和测试数据集的图像均采用统一数据增强方法进行数据扩充，最终形成病害图像数据集。本发明提高了综合管廊病害的检测精度，有利于精准的量测病害位置和面积，为后续管廊结构的安全评估与维护提供准确的病害数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117783286A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410013496.X
申请日：2024-01-04
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种桥梁水下桥墩内部缺陷检测装置、检测方法及设备，涉及桥梁水下检测技术领域。本发明包括多个弧形导轨，相邻弧形导轨之间可拆式安装，多个弧形导轨拼接后整体呈圆环状；所述弧形导轨的上方滑动连接有移动座，所述移动座的顶部转动连接有转动座。本发明通过设置的弧形导轨、移动座、转动座、检测单元等结构的相互配合，不仅可以保障超声传感器探头的精确布置、提升检测效果，还保障了检测人员的安全，且为了便于将本装置搭载于水下检测机器人平台，实现水下检测时的稳定移动与精确定位，本发明所述装置均可拆卸、组合，便于装置的存储、移动以及与水下检测机器人平台或者其他水下检测装置的组合使用。
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公开(公告)号：CN117808790B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410013495.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于PSPNet和贝叶斯优化综合管廊病害识别方法、系统及设备，涉及综合管廊病害识别技术领域。本发明包括：获取综合管廊正常状态及病害的图像，构成综合管廊病害图像初步数据集；对获取的病害图像初步数据集所包含的病害进行分类，然后对包含病害的图像进行病害像素语义分割标注，获得JSON格式的标注文件；将获取的病害图像初步数据集按照7:2:1的比例划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，将训练数据集、验证数据和测试数据集的图像均采用统一数据增强方法进行数据扩充，最终形成病害图像数据集。本发明提高了综合管廊病害的检测精度，有利于精准的量测病害位置和面积，为后续管廊结构的安全评估与维护提供准确的病害数据。
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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
IPC: G01B11/24
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。
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公开(公告)号：CN119006960A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411027946.7
申请日：2024-07-30
Applicant: 中铁建苏州设计研究院有限公司 , 东南大学
IPC: G06V10/778 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于内窥镜和深度学习模型的半灌浆套筒饱满性检测方法，该方法首先在下部钢筋预设内窥镜检测通道，然后基于电子内窥镜图像输入轻量化深度学习网络以判别灌浆区和非灌浆区的交界面，根据电子内窥镜从下部钢筋上端面到交界面的伸缩距离来定量估计半灌浆套筒饱满性。本发明方法所采用的电子内窥镜价格远低于具有三维测量功能的工业内窥镜，而且可以将灌浆饱满性检测问题从事后检测转化为过程监控，推广价值高、应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN117890485A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311767674.X
申请日：2023-12-21
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: G01N29/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01N29/04
Abstract: 本发明提出了一种基于阵列式超声的混凝土内部缺陷智能检测方法，属于混凝土结构无损检测技术领域，通过利用阵列式合成孔径算法形成的超声聚焦图像数据集，引入改进的YOLOV5模型智能识别和分类超声图像中缺陷对应的异常反射特征。为抑制图像中的散斑噪声，增加超声图像的分辨率，在超声聚焦成像前后分别对原始信号进行基于变分模态分解处理的信号重构和基于双边滤波方法的图像降噪处理。本发明公开的混凝土内部缺陷检测方法具有准确率高，检测结果直观和可视化强的优势，而且所提方法便捷，智能，弱化了混凝土内部检测对检测人员从业经验的依赖和检测结果的主观性。
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