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公开(公告)号：CN118245942A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410405124.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06Q50/08
Abstract: 本发明属于基于建筑物结构健康监测技术领域，公开了基于加速度计数据异常探测的方法。首先，对原始加速度进行数据预处理，计算了原始加速度数据的平均值和标准差，用于中心化加速度数据。其次，使用3倍标准差作为潜在异常点的阈值，对中心化后加速度大于3倍标准差的点作为潜在异常数据。然后，遍历阈值法筛选出的潜在异常数据点。通过利用潜在异常点邻域窗口来对潜在异常点进行划分，若邻域范围内没有其他潜在异常值，则该点被划分为孤立点，反之，为非孤立点。接着，计算孤立点与非孤立点的异常判决因子。最后，进行异常值探测。对于计算得到的异常判别因子大于等于3的，视为异常点，采用提出或者插值替代。本发明解决了在复杂环境识别异常点的难题，能有效从原始加速度数据中准确识别异常点，极大的提高了结构健康监测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119962143A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202311474722.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06F119/08 , G06F119/02 , G06F111/08
Abstract: 本发明旨在探索一种数据驱动的基于Argo浮标反演海洋三维温度场的方法。首先读取一定区域的Argo浮标数据文件，提取出文件中坐标数据以及温度和深度数据；其次，将温度和深度数据代入到样条曲线拟合的函数中，得到样条曲线拟合参数，根据参数计算拟合后的温度数据，得到海洋温度垂直剖面模型；接着，根据样条曲线拟合参数，获取任意深度的拟合温度数据，将温度数据与其对应的坐标数据代入克里金插值函数中，得到海洋温度水平剖面模型；最后，结合以上步骤构建海洋三维温度场。本发明克服了经验模型对于海洋内部结构等的相似性要求较高这一问题，相对于传统的经验模型等方法，数据驱动的方法更方便快捷，而且根据Argo实测数据来建立模型，更加接近真实的海洋温度数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119375920A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202310934339.8
申请日：2023-07-27
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明属于自适应定位技术领域，公开了基于GNSS滑窗自调优的自适应定位方法。首先，获取GNSS定位结果坐标，作为基于滑窗自调优的GNSS自适应定位的数据输入源；然后，在实时卡尔曼滤波当前历元前设置固定大小的滑动窗口，并将窗口内的GNSS定位结果划分为测试集与验证集，作为自调优卡尔曼平滑的观测值；将自动调优卡尔曼平滑问题转化为具有约束的最小二乘问题，采用非凸优化算法进行求解；最后采用近端梯度下降法迭代求解超参数，将最优解传递给实时卡尔曼滤波，得到最优定位结果估值。本发明解决了卡尔曼滤波中过程噪声方差矩阵和观测噪声方差矩阵统计特性难以确定的问题，能够有效的提升定位的精度。
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公开(公告)号：CN119245573A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202310807033.6
申请日：2023-07-03
Applicant: 南京工业大学
IPC: G01B21/02 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01B21/32
Abstract: 本发明属于基于GNSS动态定位的变形监测技术领域，公开了基于自动编码器的GNSS动态定位模型位移检测方法。首先，对坐标时间序列进行去噪处理，时域差分。其次，对差分后的坐标时间序列归一化处理并序列化。然后，构建自动编码器异常值探测模型及对自动编码器异常值探测模型训练；接着，通过训练后的模型得到重构值并计算平均绝对误差(MAE)，将最大的MAE值作为重建损失阈值δMAX，用于检测是否发生位移；最后，通过使用训练好的模型获取MAE损失值δ，如果δ超过了计算的阈值δMAX，则会被标记为异常值，即当前历元发生了位移。本发明解决了具有噪声大、位移小特征的GNSS位移检测困难的问题，能有效从动态定位结果中探测位移，且探测位移阈值通过数据动态计算不需要人工干预。
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公开(公告)号：CN119941643A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411943663.7
申请日：2024-12-26
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的位移测量方法及系统，采用靶标设计、图像处理、模板匹配和位移计算等步骤。通过提取靶标质心位置差异，计算位移。该方法具有高精度、抗干扰、实时性强等优点，适用于恶劣环境下的位移监测。系统包括图像采集、处理和输出模块，能够实时获取并计算位移结果，广泛应用于基础设施位移监测等领域。
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公开(公告)号：CN119126165A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411236978.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明属于结构健康监测技术领域，公开了一种模型自适应调整的位移提取方法。该方法通首先过位移计、GNSS等位移传感器，进行动态定位位移输入，获得初步的位移测量。然后进行频率粗识别，确定一个振动频率范围。接着，在频率范围内选择子频率，以构建一组状态模型集。最后，利用交互多模型卡尔曼滤波器对参数进行估计，通过多模型结合，自适应地调整以提取位移。仿真和现场实验结果表明，该方法在模型不匹配情况下提高了位移估计的准确性，并在静态或低频噪声条件下有效地抑制了位移估计误差。该方法解决了测量噪声导致的位移数据误差问题，显著提高了结构健康监测的准确性和可靠性，为工程结构的安全评估提供了有效的技术手段。
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公开(公告)号：CN117740137A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202211154430.X
申请日：2022-09-21
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明属于位移提取技术领域，公开了基于自动调优卡尔曼平滑的GNSS振动位移提取方法。首先，通过GNSS高精度定位模型的动态定位模式获取原始坐标时间序列；然后，采用滑动平均对坐标时间序列进行预处理，得到符合振动模型的观测值，以此作为自动调优卡尔曼平滑的最终观测值；将自动调优卡尔曼平滑问题转化为非凸优化问题，观测集划分为训练集和验证集；最后采用近端梯度下降法迭代求解，在获取卡尔曼平滑所涉及的参数后，进行卡尔曼平滑来提取位移。本发明解决了卡尔曼平滑中过程噪声矩阵和测量噪声矩阵确定困难的问题，能够有效的提高位移提取的精度。
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