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公开(公告)号：CN119672446A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510187189.8
申请日：2025-02-20
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种地质雷达图像自动识别方法、设备和介质，涉及图像处理技术领域，地质雷达图像识别流程包括数据获取、预处理、3D点云融合、语义分割、神经网络处理和实时监测。首先，收集地质雷达图像数据并进行预处理，生成去除图像中的噪声的样本数据，然后，将样本数据融合成3D点云，并进行语义分割以获得多模态数据。接着，将这些数据输入神经网络模型，提取单阶段目标检测特征图。之后，将特征图送入候选区域生成网络，得到检测目标的深度特征图。最后，基于深度特征图识别目标位置和类别，并进行实时监测，输出识别结果。这一流程提高了识别精度和效率，减少了人工干预，增强了数据多模态性和算法鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109873802A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201811588709.2
申请日：2018-12-25
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种测量仪表数据安全的管控系统，包括数盾终端、测量仪表和后台管理模块组成；对测量仪表数据安全的管控包括以下步骤：1、管理员在后台管理模块对测量仪表设备、数盾终端设备与操作员工一对一绑定，结合任务输出工单；2、操作员接收工单并完成测量数据任务，上传数据到数盾终端，数盾终端设备自动绑定“数据/受控测试仪表/人员/位置/工单”信息；数盾终端设备活期测量数据并自动加密和上传测量数据；3、管理员通过后台系统自动校检所获得测量数据的唯一性和完整性；本发明保障数据完整性责任人明确可跟踪、工作路径可回溯；自动绑定杜绝人为干扰；加密数据杜绝人为篡改；数据校检防止人工干涉；开放接口，方便兼容。
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公开(公告)号：CN119043268A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411534048.0
申请日：2024-10-31
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及隧道工程测量技术领域，具体涉及一种盾构隧道断面拟合方法、错台量检测方法及检测系统。其中，盾构隧道断面拟合方法包括以下步骤：a、获取盾构隧道的三维断面点云数据；b、从三维断面点云数据中随机提取至少5个三维断面点云数据并基于提取的三维断面点云数据拟合出椭圆曲线；c、计算每个三维断面点云相对于椭圆曲线的偏离权值，并统计偏离权值满足第一阈值的第一点云数量，其中，所述偏离权值用于描述每个断面点云相对于拟合出的椭圆曲线的偏离程度；d、若第一点云数量满足第二阈值，输出椭圆曲线；否则，方法回到步骤b迭代执行。本申请能够针对原始三维断面点云进行断面轮廓拟合，适用于实际检测工程。
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公开(公告)号：CN117830598A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311750292.6
申请日：2023-12-18
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司 , 中国建筑土木建设有限公司
IPC: G06V10/22 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种衬砌浇筑拱顶脱空识别方法，预设隧道拱顶的坐标系，并获取隧道拱顶的温度数据，再通过图像预处理、数据增强以及深度卷积神经网络模型的构建和训练，来进行拱顶脱空的识别。经过验证后，可以实时获取拱顶的脱空面积和坐标位置；本发明通过使用深度卷积神经网络模型，可以实时处理数据并快速得出脱空区域的识别结果，有效支持隧道的实时监测需求，并结合模拟数据和实测数据，并通过深度学习模型的训练和优化，可以大大提高脱空识别的精度，减少误报和漏报的情况，且因为利用了深度学习模型，本方法可以持续地对新数据进行学习和适应，确保其在不断变化的工程环境中仍能保持较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN119399615A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411241424.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于GAR‑Net的隧道衬砌钢架识别方法及相关设备，对地质雷达数据进行空间域增强以提高神经网络结构的鲁棒性，构建GAR‑Net网络模型，该网络模型包括里程识别模型、衬砌厚度识别模型和钢拱架识别模型，衬砌厚度识别模型和钢拱架识别模型在里程识别模型的基础上分别进行衬砌厚度识别和钢拱架识别，通过衬砌厚度和隧道钢拱架的定位信息可以判断隧道衬砌钢架是否存在缺陷，克服了传统雷达图像解译的缺点，可实现对隧道钢拱架及衬砌厚度的自动识别，显著增加了地质雷达图像自动判识的精度与识别效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108249869A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711400183.6
申请日：2017-12-22
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司 , 中铁工程检测咨询有限公司
IPC: C04B28/06 , C04B111/72
Abstract: 本发明公开了一种清水混凝土微观造型材料，包括粉剂和液剂，其中液剂占粉剂重量的7%～10%；粉剂按重量份数计由以下组分构成：水泥100份、超细硅粉58～62份、滑石粉70～80份、细骨料140～160份、减水剂0.6～0.7份、膨胀剂0.05～0.06份、消泡剂0.07～0.08份、触变剂0.05～0.06份、纤维0.12～0.14份；液剂按重量份数计由以下组分构成：聚合物乳液1份、水9份；本发明工作性、粘结附着性、光泽度和耐久性可达到与基体材料同质同色。
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公开(公告)号：CN119399615B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411241424.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于GAR‑Net的隧道衬砌钢架识别方法及相关设备，对地质雷达数据进行空间域增强以提高神经网络结构的鲁棒性，构建GAR‑Net网络模型，该网络模型包括里程识别模型、衬砌厚度识别模型和钢拱架识别模型，衬砌厚度识别模型和钢拱架识别模型在里程识别模型的基础上分别进行衬砌厚度识别和钢拱架识别，通过衬砌厚度和隧道钢拱架的定位信息可以判断隧道衬砌钢架是否存在缺陷，克服了传统雷达图像解译的缺点，可实现对隧道钢拱架及衬砌厚度的自动识别，显著增加了地质雷达图像自动判识的精度与识别效率。
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公开(公告)号：CN119620208A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510167870.6
申请日：2025-02-17
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了融合多源数据的地质雷达智能数据解译方法、设备及介质，涉及地质雷达智能数据解译技术领域，该方法包括：获取待测区域内地质雷达的探测数据，并将探测数据输入至解译模型中进行处理，得到电磁波在待测区域内的地下介质中的第一速度数据，探测数据包括a‑scan数据；利用第一速度数据和待测区域的历史地震数据，计算得到第一速度数据和历史地震数据中各个数据间的相关系数；基于各个相关系数，将第一速度数据和历史地震数据中的各个数据进行多源融合处理，并将多源融合结果确定为目标传播速度；通过多个数据的多源融合处理可以使最终得到的电磁波的传播速度更加精准，为现场施工等提供参考。
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公开(公告)号：CN118864447A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411319551.4
申请日：2024-09-23
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种隧道衬砌表面裂缝检测方法、系统、设备及介质，涉及裂缝检测技术领域，该方法包括：对样本训练集中的每个图像进行多次特征提取处理，并将多次特征提取处理分别得到的特征图进行融合，得到样本训练集中每个图像对应的特征融合图；对各个特征融合图分别进行特征优化处理，并将经过特征优化处理的各个特征融合图输入至预置的初始模型中进行处理，直到初始模型达到预设的训练结束条件，将达到训练结束条件的初始模型确定为裂缝检测模型；获取隧道衬砌表面的待检测图像，并将待检测图像输入至裂缝检测模型中进行处理，得到待检测图像的裂缝检测结果；本方案提出的方法能够减少误检和漏检的情况，同时检测出的裂缝更加连续与完整。
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公开(公告)号：CN118864447B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411319551.4
申请日：2024-09-23
Applicant: 中铁西南科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种隧道衬砌表面裂缝检测方法、系统、设备及介质，涉及裂缝检测技术领域，该方法包括：对样本训练集中的每个图像进行多次特征提取处理，并将多次特征提取处理分别得到的特征图进行融合，得到样本训练集中每个图像对应的特征融合图；对各个特征融合图分别进行特征优化处理，并将经过特征优化处理的各个特征融合图输入至预置的初始模型中进行处理，直到初始模型达到预设的训练结束条件，将达到训练结束条件的初始模型确定为裂缝检测模型；获取隧道衬砌表面的待检测图像，并将待检测图像输入至裂缝检测模型中进行处理，得到待检测图像的裂缝检测结果；本方案提出的方法能够减少误检和漏检的情况，同时检测出的裂缝更加连续与完整。
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