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公开(公告)号：CN116956440A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311072278.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 河海大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下混凝土性态监测点优化布置方法，包括：对水工建筑物建立有限元模型并获取监测点预布置点位；通过有限元模型的模态分析，获取监测点预布置点位的自由度值；生成复杂环境下混凝土性态监测点布置方案数据集；利用深度前馈网络拟合复杂环境下混凝土性态监测点布置方案数据集，建立布置方案与评价结果之间的映射关系，得到网络模型；利用动态簇粒子群算法寻找网络模型的最优评价结果，即复杂环境下混凝土性态监测点最优布置方案。本发明为测点布置方案提供精确量化的评估指标，避免人工选取测点布置方案中存在的疏忽遗漏等问题，能够精确快速得到最优测点布置方案，节省人力物力成本，且混凝土监测点间的协作效率大大提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117372893A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310069813.5
申请日：2023-02-03
Applicant: 河海大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遥感图像特征匹配算法的洪涝灾害评估方法，包括如下步骤：通过无人机采集同一区域不同受灾时间的图像，将洪灾发生之前拍摄的图像确定为模板图像，灾害中期和后期的图像确定为变换图像；根据采集到的两类遥感图像，进行SURF特征点检测；用BRIEF特征描述子对检测出的特征点进行描述，同时判断受自然环境影响下，灾害图像被加入噪声后，描述子对于尺度和光照的鲁棒性；对于模板图像与变换图像，选择改进的SURF算法作特征点匹配；对比重合的特征点数，在遥感图像上自动提取淹没区范围，精确识别洪涝面积变化，根据匹配结果，提取洪涝变化信息，量化洪涝灾害程度。
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公开(公告)号：CN117372893B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310069813.5
申请日：2023-02-03
Applicant: 河海大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遥感图像特征匹配算法的洪涝灾害评估方法，包括如下步骤：通过无人机采集同一区域不同受灾时间的图像，将洪灾发生之前拍摄的图像确定为模板图像，灾害中期和后期的图像确定为变换图像；根据采集到的两类遥感图像，进行SURF特征点检测；用BRIEF特征描述子对检测出的特征点进行描述，同时判断受自然环境影响下，灾害图像被加入噪声后，描述子对于尺度和光照的鲁棒性；对于模板图像与变换图像，选择改进的SURF算法作特征点匹配；对比重合的特征点数，在遥感图像上自动提取淹没区范围，精确识别洪涝面积变化，根据匹配结果，提取洪涝变化信息，量化洪涝灾害程度。
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公开(公告)号：CN117193348B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310069759.4
申请日：2023-02-03
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种仿生无人机群大坝库区智能巡检方法，包括如下步骤：利用北斗导航系统定位每架无人机以及大坝库区障碍物位置；通过北斗/惯导组合导航实现大坝库区内弱/无信号环境下定位信息的获取；针对库区内需进行信息采集的重点关注部位，采用单仓库闭合路径的MTSP(multiple traveling salesman problem，多旅行商问题)为无人机群中每架无人机分配巡检任务；应用动态簇粒子群算法实现多段路径规划；采用人工势场法对无人机群进行实时避障控制。本发明为无人机群智能巡检提供了高精度定位基础，同时提供了可靠高效的任务分配方案和巡检路径，且能够动态应对复杂环境下存在的各种障碍物，提高了大坝库区无人机群智能巡检的效率。
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公开(公告)号：CN117372942A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310069796.5
申请日：2023-02-03
Applicant: 河海大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SegNet模型的水库漂浮物识别方法，其方法为：利用无人机获取水库漂浮物数据集；对获取数据集进行数据预处理操作；对数据集进行标注并将数据集划分为训练集和测试集；训练改进SegNet算法模型，提出了结合最大池化索引和残差连接，更为全面地保留了多尺度图像中包含的大量细节信息最大程度的保留原始图像的色彩、纹理和边界等特征，提升水库漂浮物的识别精度；对水库漂浮物图像进行检测识别；将水库图像识别结果推送给相关责任人和管理人员。本发明的有益效果是：采用改进SegNet算法模型进行水库漂浮物检测识别，训练参数量适中，检测精度好，实现了水库水面漂浮物的自动化高精度检测和识别。
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公开(公告)号：CN117193348A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310069759.4
申请日：2023-02-03
Applicant: 河海大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种仿生无人机群大坝库区智能巡检方法，包括如下步骤：利用北斗导航系统定位每架无人机以及大坝库区障碍物位置；通过北斗/惯导组合导航实现大坝库区内弱/无信号环境下定位信息的获取；针对库区内需进行信息采集的重点关注部位，采用单仓库闭合路径的MTSP(multiple traveling salesman problem，多旅行商问题)为无人机群中每架无人机分配巡检任务；应用动态簇粒子群算法实现多段路径规划；采用人工势场法对无人机群进行实时避障控制。本发明为无人机群智能巡检提供了高精度定位基础，同时提供了可靠高效的任务分配方案和巡检路径，且能够动态应对复杂环境下存在的各种障碍物，提高了大坝库区无人机群智能巡检的效率。
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