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公开(公告)号：CN113689331B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110817433.6
申请日：2021-07-20
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂背景下的全景图像拼接方法，如下：在RGB颜色空间用高斯混合模型对原始图像进行建模，去除图像背景像素；对完成背景去除的图像构建多尺度空间，检测图像的局部特征点；采用快速最近邻搜索匹配算法对相邻图像之间的局部特征点进行初步匹配；采用随机采样一致性算法对误匹配的特征点进行筛选，以特征点经过单应性变换与匹配特征点之间距离的平方等于4.0为筛选阈值，获取准确匹配结果；根据单应性矩阵对相邻图像进行位置变换拼接图像；采用直接平均融合法处理图像间的重叠区域，生成全景图像。本方法能够实现复杂背景下的全景图像拼接，消除了大视差图像中背景区域对全景图像拼接的干扰，极大地降低了全景图像获取成本。
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公开(公告)号：CN113689331A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110817433.6
申请日：2021-07-20
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂背景下的全景图像拼接方法，如下：在RGB颜色空间用高斯混合模型对原始图像进行建模，去除图像背景像素；对完成背景去除的图像构建多尺度空间，检测图像的局部特征点；采用快速最近邻搜索匹配算法对相邻图像之间的局部特征点进行初步匹配；采用随机采样一致性算法对误匹配的特征点进行筛选，以特征点经过单应性变换与匹配特征点之间距离的平方等于4.0为筛选阈值，获取准确匹配结果；根据单应性矩阵对相邻图像进行位置变换拼接图像；采用直接平均融合法处理图像间的重叠区域，生成全景图像。本方法能够实现复杂背景下的全景图像拼接，消除了大视差图像中背景区域对全景图像拼接的干扰，极大地降低了全景图像获取成本。
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公开(公告)号：CN110319990B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910461900.9
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G01M5/00 , G06F30/13 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于倾角仪优化布置的桥梁动挠度监测方法，包括：建立倾角‑动挠度转化方程，在桥梁有限元模型中模拟桥面过车，提取出倾角仪布设候选节点的倾角时程数据与桥梁关键断面的位移时程数据作为遗传算法优化训练的数据集，优化过程中采用信息熵作为适应度函数，从而得到固定数量下的倾角仪最优布设位置以及相对应的信息熵。以预测的有限元模型中桥梁关键断面时程位移的相对误差等于5％为界限确定出临界信息熵，在倾角仪最优布置下的各传感器数量所对应的信息熵中找出小于等于临界信息熵的传感器数量的最小值即为最优传感器数量，最优传感器数量对应的最优布设位置即为倾角仪的布设位置。本方法能够对桥梁的动挠度进行准确的预测。
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公开(公告)号：CN113689380A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110817763.5
申请日：2021-07-20
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法，解决铆钉锈蚀病害传统检测方法成本高、检测结果主观性强、效率低的问题，方法如下：对桥梁全景图像进行分割，筛选发生锈蚀病害的铆钉图像和状态正常的铆钉图像，对原始图像进行数据增广，划分训练集和测试集，采用单阶段检测网络进行铆钉病害类型和位置的精确判定，训练过程中采用类别置信度和位置的加权损失函数监督网络预测误差，判断模型的收敛状态。基于桁架桥梁铆钉空间分布特征，将网络置信度阈值参数设置为0.6，在网络所有类别预测框中找到类别置信度大于0.6的预测框作为网络最终预测结果。本方法能够对桥梁铆钉锈蚀病害实现精准判别和定位。
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公开(公告)号：CN113239481A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110438377.5
申请日：2021-04-22
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G01M5/00 , G01N3/08 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 一种32米高铁标准简支梁的动挠度监测方法，涉及一种动挠度监测方法。基于Ansys有限元数值模拟提取关键测点的位移和应变影响线；建立UM多体动力学模型提取关键测点的位移与应变时程曲线；基于桥梁两车道列车荷载偏载分布和桥面广义节点外荷载稀疏分布，应变影响线采用l1正则化稀疏重构反演等效广义节点外荷载，和位移影响线重构全桥位移场，求解等效广义节点外荷载确定最佳正则化参数；计算重构与理论或者实测的时程位移向量之间的相对误差百分比验证准确性。基于桥梁关键测点的应变影响线采用l1正则化稀疏重构理论重构等效广义节点外荷载，解决列车偏载弯扭耦合作用下不符合平截面假设的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110319990A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910461900.9
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于倾角仪优化布置的桥梁动挠度监测方法，包括：建立倾角-动挠度转化方程，在桥梁有限元模型中模拟桥面过车，提取出倾角仪布设候选节点的倾角时程数据与桥梁关键断面的位移时程数据作为遗传算法优化训练的数据集，优化过程中采用信息熵作为适应度函数，从而得到固定数量下的倾角仪最优布设位置以及相对应的信息熵。以预测的有限元模型中桥梁关键断面时程位移的相对误差等于5％为界限确定出临界信息熵，在倾角仪最优布置下的各传感器数量所对应的信息熵中找出小于等于临界信息熵的传感器数量的最小值即为最优传感器数量，最优传感器数量对应的最优布设位置即为倾角仪的布设位置。本方法能够对桥梁的动挠度进行准确的预测。
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公开(公告)号：CN113239481B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110438377.5
申请日：2021-04-22
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G01M5/00 , G01N3/08 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 一种32米高铁标准简支梁的动挠度监测方法，涉及一种动挠度监测方法。基于Ansys有限元数值模拟提取关键测点的位移和应变影响线；建立UM多体动力学模型提取关键测点的位移与应变时程曲线；基于桥梁两车道列车荷载偏载分布和桥面广义节点外荷载稀疏分布，应变影响线采用l1正则化稀疏重构反演等效广义节点外荷载，和位移影响线重构全桥位移场，求解等效广义节点外荷载确定最佳正则化参数；计算重构与理论或者实测的时程位移向量之间的相对误差百分比验证准确性。基于桥梁关键测点的应变影响线采用l1正则化稀疏重构理论重构等效广义节点外荷载，解决列车偏载弯扭耦合作用下不符合平截面假设的问题。
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公开(公告)号：CN113689380B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110817763.5
申请日：2021-07-20
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法，解决铆钉锈蚀病害传统检测方法成本高、检测结果主观性强、效率低的问题，方法如下：对桥梁全景图像进行分割，筛选发生锈蚀病害的铆钉图像和状态正常的铆钉图像，对原始图像进行数据增广，划分训练集和测试集，采用单阶段检测网络进行铆钉病害类型和位置的精确判定，训练过程中采用类别置信度和位置的加权损失函数监督网络预测误差，判断模型的收敛状态。基于桁架桥梁铆钉空间分布特征，将网络置信度阈值参数设置为0.6，在网络所有类别预测框中找到类别置信度大于0.6的预测框作为网络最终预测结果。本方法能够对桥梁铆钉锈蚀病害实现精准判别和定位。
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公开(公告)号：CN113283130A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110429025.3
申请日：2021-04-21
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于应变模态的高速铁路32米标准梁动挠度监测方法，包括：基于列车荷载偏载分布的特点，采用基于振型叠加法的模态应变理论建立了考虑测点至等效中性层距离修正的“应变‑动挠度”模型，应变测点距箱梁截面等效中性层的距离和模态矩阵振型阶数的选取，对建立的应变‑动挠度变换模型的重构精度有显著的影响，利用Ansys数值模拟来对列车偏载作用下应变测点距箱梁截面等效中性层的距离进行修正，利用粒子群算法对模态矩阵振型阶数的选取进行优化，通过UM多体动力学仿真数据集和实际动载试验结果表明本发明的有效性和准确性。本发明提高了桥梁健康监测实时预警子系统智能识别的自动化、智能化、准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113283130B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110429025.3
申请日：2021-04-21
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于应变模态的高速铁路32米标准梁动挠度监测方法，包括：基于列车荷载偏载分布的特点，采用基于振型叠加法的模态应变理论建立了考虑测点至等效中性层距离修正的“应变‑动挠度”模型，应变测点距箱梁截面等效中性层的距离和模态矩阵振型阶数的选取，对建立的应变‑动挠度变换模型的重构精度有显著的影响，利用Ansys数值模拟来对列车偏载作用下应变测点距箱梁截面等效中性层的距离进行修正，利用粒子群算法对模态矩阵振型阶数的选取进行优化，通过UM多体动力学仿真数据集和实际动载试验结果表明本发明的有效性和准确性。本发明提高了桥梁健康监测实时预警子系统智能识别的自动化、智能化、准确性和鲁棒性。
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