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公开(公告)号：CN118570897A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410872682.9
申请日：2024-07-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种基于增强现实的隧道运营期智能巡检系统，具有这样的特征，包括巡检移动端和与巡检移动端通讯连接的中控端，其中，巡检移动端用于由工作人员携带在隧道内进行移动巡检，巡检移动端包括：定位模块，用于得到工作人员在隧道内实时的位置信息；图像采集模块，用于实时采集隧道内部的图像数据；数据存储模块，用于存储预设的巡检数据、图像数据和位置信息；数据处理模块，用于根据巡检数据、图像数据和位置信息，得到巡检反馈数据；显示模块，用于通过AR增强现实将巡检反馈数据向工作人员显示；数据传输模块，用于接收中控端的数据，并向中控段发送数据。总之，本系统能够对隧道进行高效巡检和巡检事项处理。
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公开(公告)号：CN119885738A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411945984.0
申请日：2024-12-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/23 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/75 , G06T7/62 , G06T17/20 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于点云模型的树木风荷载评估方法，通过将无人机采集图像进行语义分割，提取树冠部分图像进行三维重建，生成点云模型，提取树冠和树干的点云数据，生成目标树木三维点云模型。通过Alpha Shape算法计算树冠的风荷载影响面积。结合风速、风向和树木几何特征，使用ANSYS Fluent软件模拟不同风向和风速条件下的风荷载分布，计算风荷载作用下的风荷载结果。最后，基于有限元分析方法，结合风荷载数据进行树木结构应力分析，评估树木在风力作用下的疲劳寿命和破坏风险。该方法能够准确评估树木在风力作用下的动态响应，具有高效、精确和自动化的特点，广泛适用于风灾预警、树木健康监测和环境保护等领域。
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公开(公告)号：CN119863719A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411909911.6
申请日：2024-12-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机采集图像与图像识别的树木建模方法，包括：根据目标区域的规模与树木分布规划无人机的飞行路径，采集树木的多角度图像；然后，通过预处理对图像进行去噪、裁剪和增强，并使用预训练的神经网络对图像进行语义分割，获取每个像素的语义标签；通过SIFT算法提取图像特征点并进行匹配，利用COLMAP增量式重建方法构建初步三维点云模型；依据图像的语义分割结果，将各像素的语义标签传递给点云数据，完成点云的语义标注；再通过遍历点云数据，依据标签对点云进行分割，得到树木三维点云模型；该方法可广泛应用于植被监测、森林资源调查及生态环境保护等领域，具备高精度、自动化和高效性的优点。
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公开(公告)号：CN119380510A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411317496.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种基于知识领域语言模型的城市地铁水灾预警系统，具有这样的特征，包括：数据采集模块，用于采集地铁管网和周边环境的实时数据；预处理模块，用于对实时数据进行预处理，得到预处理数据；预测模块，用于根据预处理数据生成地铁水灾的预测结果；预警判断模块，用于根据预测结果和实时数据中的实时水位判断是否生成预警信号，若是，则生成对应等级的预警信号，如否，则无预警；预警文本生成模块，包括知识领域语言模型，用于根据实时数据、预警信号和预测结果生成对应不同对象的水灾预警信息；信息发送模块，用于将水灾预警信息发送至对应的对象。总之，本方法能够自动对地铁水灾进行预警并生成针对各个人群的水灾预警信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119313145A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411317497.X
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于水位预测和渗水识别的城市地铁管网水灾识别系统，具有这样的特征，包括：传感器异常检测模块通过LSTM预测模型根据环境数据进行预测，并将预测结果与真实水位数据进行误差，识别得到异常水位检测点；图像异常检测模块利用对比度和亮度从图像数据中识别得到渗水区域；定位模块用于根据异常水位检测点和渗水区域定位得到渗水位置；水灾风险链条构建模块利用PageRank算法提供风险参考；趋势分析模块利用季节性分解算法提高地铁水灾预测准确率；异常判断模块、预警模块和应急处置模块用于对数据进行异常检测、预警生成和应急响应。总之，本方法能够对地铁中的渗水位置进行准确识别，并进行预警和响应。
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公开(公告)号：CN119313144A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411317494.6
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/75
Abstract: 本发明提供了一种基于增强现实的城市地铁管网水灾应急响应系统，具有这样的特征，包括：传感器网络用于采集实时数据；增强现实端用于采集应急响应人员周边的现场数据，并向应急响应人员显示路线指引数据和风险规避数据；边缘计算端用于根据实时数据和现场数据，生成路线指引数据和风险规避数据，引导应急响应人员前往指定位置，其中，边缘计算端包括：风险预测模块，包括训练好的时间序列模型，用于根据实时数据生成风险规避数据；路径生成模块，存储有地铁隧道图像，用于根据地铁隧道图像和现场图像数据，生成路线指引数据，风险规避数据包括应急响应人员周边的危险预测结果。总之，本方法能够及时反馈应急响应信息，提高应急响应人员安全性。
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公开(公告)号：CN119312270A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411317499.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种融合多源数据的城市地铁水灾异常定位与显示系统，具有这样的特征，包括数据采集模块；数据存储模块；因素分析模块用于分析得到内涝积水主要因素；水灾预测模块用于根据特征数据中各个内涝积水主要因素对应的数据构建输入数据，并输入水灾预测模型，得到水灾预测地点和对应的预测严重程度；内涝积水预测模块用于对各个水灾预测地点，根据对应的特征数据进行计算，得到该水灾预测地点的内涝预测范围和各区域预测积水深度作为内涝预测结果；结果定位模块用于根据内涝预测结果与地铁线路图数据，计算得到各个受水灾影响的地铁站点作为受灾站点；显示模块。总之，本方法能够对城市内涝实现准确预测并对受灾地铁站点进行标注显示。
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公开(公告)号：CN118816804A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410872672.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 同济大学
IPC: G01B21/32 , G01C5/00 , E21F17/18 , G06T19/00 , G06F30/20 , G06V20/20 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生与增强现实的隧道变形检测与显示系统，具有这样的特征，检测移动端包括：图像采集模块用于采集图像信息；定位模块用于得到位置信息；移动侧数据传输模块用于向服务端发送图像信息和位置信息，并接收反馈信息；显示模块用于向工作人员显示反馈信息，数据采集端用于采集隧道变形数据并传输至服务端，服务端包括：识别模块用于根据图像信息得到检测结果；综合判断模块用于根据检测结果和隧道变形数据，得到隧道变形识别结果；服务侧数据传输模块用于接收隧道变形数据、图像信息和位置信息，并将包含隧道变形识别结果的反馈信息发送至检测移动端。总之，本系统能够对隧道变形进行准确识别和分析。
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公开(公告)号：CN118781068A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410872674.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生与增强现实的隧道渗漏水检测与显示系统，具有这样的特征，检测移动端包括：图像捕捉模块用于采集图像；定位模块用于采集位置信息；移动侧数据传输模块用于向服务端发送图像和位置信息，并接收渗漏水病害信息；显示模块用于根据位置信息和渗漏水病害信息得到标记信息，并将标记信息显示给工作人员，服务端包括：渗漏水检测模块用于从图像中提取病害数据；数字孪生模块用于根据病害数据和位置信息更新3D数字孪生模型；服务侧数据传输模块，用于接收图像和位置信息，并发送渗漏水病害信息。总之，本系统能够准确识别隧道内的渗漏水病害，并对其进行有效处理。
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