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公开(公告)号：CN119295672A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411513394.0
申请日：2024-10-28
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06T17/00 , G06F16/29 , G06F16/904
Abstract: 本发明涉及了隧道施工建模技术领域，具体涉及了一种多源物探信息的三维建模及空间坐标转换方法，该转换方法是以里程定位的隧道相对坐标系下的物探三维模型到WGS84大地坐标系的三维模型的空间转换，能够很好的解决铁路隧道狭小空间坐标与铁路长度大地空间坐标的关系问题。通过这种转换技术，能够将不同物探设备所获取的不同格式和类型的物探数据形成一种标准建模文件，后期可快速在建模软件中完成物探属性数据的三维建模工作，最终完成在GIS系统中的三维集成可视化。通过各模型之间的相对空间位置关系可以直观的对隧道开挖面前方岩体的岩体特征进行快速评估，从而为隧道超前地质预报多种预报手段的综合分析提供基础。
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公开(公告)号：CN119762913A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411853352.1
申请日：2024-12-16
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国中铁股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5与EWC的增量目标检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：S1、采用第一数据集对YOLOv5网络模型初始化后得到基模型；S2、利用基模型获取新数据集中的伪标签并更新新数据集，得到第二数据集；S3、采用正则化损失函数训练第二数据集并调整基模型的参数，得到第一模型；S4、更新第一模型的参数权重，记第一模型作为基模型，重复步骤S2～S3进行训练，直至参数调整后的第一模型满足训练结束条件，得到用于增量目标检测的网络模型。本发明使用的YOLOv5网络模型结合EWC算法，在保持高准确率的同时，检测和计算速度非常快在训练数据上表现良好，能很好地泛化到新的、未见过的新数据上，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119443270A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411486816.X
申请日：2024-10-23
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国中铁股份有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/092 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及了信息处理技术领域，具体公开了一种基于大语言模型的地质文本生成方法、系统和装置，包括文本数据收集、数据集构建、数据预处理、大模型构建以及模型微调等步骤，实现了基于深度学习大语言模型的地层岩性描述的智能文本生成。本发明通过训练ChatGLM大语言模型并基于P‑Tuning v2技术微调，同时融入岩土领域知识，使模型能够理解和应用地质岩性的专业知识，从而根据已知的岩性描述信息，智能生成符合工程地质分段说明书要求的地层岩性描述文本，连续性好，逻辑性高，整个方法操作简单，能够高效提升人工数据整理分析的效率，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN118967945A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411212972.7
申请日：2024-08-30
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明涉及地质勘察技术领域，具体涉及一种边坡裂缝与岩体节理裂隙的宽度计算方法、系统及介质。本发明的计算方法至少包括：S1、获取裂缝的三维实景影像；S2、评估裂缝类型，预估裂缝宽度和裂缝的延伸平面数量将裂缝类型分为三类；S3、根据裂缝类型的评估结果，选择相应的计算方式获取裂缝的宽度。本发明根据边坡裂缝与岩体节理裂隙的三维实景影像评估裂缝类型，并且将裂缝类型划分为三类，并对每种类型的裂缝设置单独的宽度计算方式。本发明仅需获取边坡裂缝与岩体节理裂隙的三维实景影像和特征点坐标数据即可完成坡表岩体张开度计算，无需进行钻孔等施工作业，适用于高陡的岩体，且计算精度高、成本低。
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公开(公告)号：CN114240727B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111446440.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于GPU加速的多边形拓扑生成方法及设备，包括：从图层数据中提取多个点数据与弧段数据，进而生成第一点集合与第一弧段集合，并将第一点集合与第一弧段集合传输至GPU；在GPU中，采用并行聚类算法根据第一点集合与第一弧段集合生成聚类数据；根据GPU返回的聚类数据对第一点集合进行替换，进而生成第二点集合，并根据第二点集合生成第二弧段集合；并将第二点集合与第二弧段集合传输至GPU；在GPU中，采用GPU并行多边形拓扑生成法根据第二点集合与第二弧段集合生成多边形集合；对多边形集合进行去重处理，得到图层数据对应的多边形集合。本方法通过CPU+GPU并行计算自动生成图层数据对应的多边形拓扑，减少人为的干预，提高处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114240727A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111446440.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于GPU加速的多边形拓扑生成方法及设备，包括：从图层数据中提取多个点数据与弧段数据，进而生成第一点集合与第一弧段集合，并将第一点集合与第一弧段集合传输至GPU；在GPU中，采用并行聚类算法根据第一点集合与第一弧段集合生成聚类数据；根据GPU返回的聚类数据对第一点集合进行替换，进而生成第二点集合，并根据第二点集合生成第二弧段集合；并将第二点集合与第二弧段集合传输至GPU；在GPU中，采用GPU并行多边形拓扑生成法根据第二点集合与第二弧段集合生成多边形集合；对多边形集合进行去重处理，得到图层数据对应的多边形集合。本方法通过CPU+GPU并行计算自动生成图层数据对应的多边形拓扑，减少人为的干预，提高处理效率。
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公开(公告)号：CN114428990B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210099535.3
申请日：2022-01-27
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G06F30/13 , G06F111/20
Abstract: 本发明公开了一种基于AutoCAD自适应曲线趋势的自动填图方法，应用于地质勘探填图技术领域，包括以下步骤：S1、拷贝岩性花纹图库文件，将地质断面图导入AutoCAD；S2、填图的比例尺；S3、建立地质断面的地面线、地质分界线及地层类型描述的选择集；S4、对选择集进行拓扑分析，获取地层类型对应的拓扑区域结果；S5、连接地层类型数据库，查询地质岩性花纹信息和地层类型的坐标；S6、在地质岩性花纹图库文件中查询岩性花纹信息；S7、通过AutoCAD完成地质断面图岩性花纹的填充；该方法能够自适应处理复杂的地质断面图填充工作，很大程度地降低了工作量，提高了填充工作的效率，且填充更加规范、美观，填充格式统一，增强了填充效果。
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公开(公告)号：CN114428990A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210099535.3
申请日：2022-01-27
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G06F30/13 , G06F111/20
Abstract: 本发明公开了一种基于AutoCAD自适应曲线趋势的自动填图方法，应用于地质勘探填图技术领域，包括以下步骤：S1、拷贝岩性花纹图库文件，将地质断面图导入AutoCAD；S2、填图的比例尺；S3、建立地质断面的地面线、地质分界线及地层类型描述的选择集；S4、对选择集进行拓扑分析，获取地层类型对应的拓扑区域结果；S5、连接地层类型数据库，查询地质岩性花纹信息和地层类型的坐标；S6、在地质岩性花纹图库文件中查询岩性花纹信息；S7、通过AutoCAD完成地质断面图岩性花纹的填充；该方法能够自适应处理复杂的地质断面图填充工作，很大程度地降低了工作量，提高了填充工作的效率，且填充更加规范、美观，填充格式统一，增强了填充效果。
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公开(公告)号：CN119418000A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411478579.2
申请日：2024-10-22
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国中铁股份有限公司
Abstract: 本发明涉及了计算机辅助设计领域，提供一种基于三维地质建模软件和AutoCAD的剖面绘图系统及方法，该方法包括利用三维地质建模软件构建三维地质剖面图，然后沿线路方向，将三维剖面图投影为二维剖面图。具体的操作为将线路信息和三维剖面图导入DWG图中；然后，获取三维剖面图上的地质界线，并按图层进行分类以区分地质界线的地层属性；最后，逐一对三维剖面图上的地质界线进行坐标转换，获取二维剖面图地质界线的点集坐标；最后，将点集坐标基于二维画图软件绘制二维地质界线，得到的二维剖面图。该方法可自动将三维建模软件剖切的三维剖面图绘制成二维剖面图，避免人为错误，大幅提高工作效率和质量，实用性强，有较高的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN119398053A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411454487.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国中铁股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及地质文本识别技术领域，并具体公开了一种基于深度学习的地质实体识别方法、装置和终端，包括获取地质文本资料，根据所述地质文本资料构建语料库；标注所述语料库中的地质实体，生成数据集；基于所述数据集训练神经网络模型，得到训练好的实体识别模型；通过训练好的实体识别模型对地质文本资料进行地质实体识别。本发明依据相关的地质文本资料，通过标注构建了清晰的语料库，为后续的神经网络模型训练奠定了基础，同时，基于标注后的语料库进行训练，本发明得到的实体识别模型能够从文本资料中更精确地识别出地质实体，准确度更高，提升了地质实体识别的工作效率。
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