公开(公告)号：CN117349650B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311217306.8

申请日：2023-09-20

Applicant: 同济大学 ,  上海同济工程项目管理咨询有限公司

Inventor： 何斌 ,  张蒙 ,  王晓睿 ,  李卓 ,  李刚 ,  陈刚 ,  陈悦哲 ,  张朋朋 ,  王志鹏 ,  陆萍

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基坑结构数据多元时空融合与演化特征提取方法，包括：S1.获取历史基坑结构多元时空数据并进行预处理，对同一时间的数据根据空间特征进行整合，获得具有空间特征的整合数据；S2.将整合数据按时间跨度进行分类获得不同尺度的分类数据，分别输入多元时空残差神经网络提取基坑结构数据的演化特征，演化特征进行加权融合，并进行模型训练，获得训练好的多元时空残差神经网络预测模型；S3.将实时测量的基坑结构数据输入预测模型，将预测结果与相关安全标准比对，得到近期建筑基坑的安全状况；本发明实现了建筑基坑结构数据的实时监测和安全状态预警，为建筑施工、建筑安全管理和基坑监测提供数据支持，对于建筑安全稳定建设具有重要意义。

公开(公告)号：CN117853866A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410017110.2

申请日：2024-01-05

Applicant: 同济大学 ,  上海同济工程项目管理咨询有限公司

Inventor： 王晓睿 ,  何斌 ,  李刚 ,  张蒙 ,  王奉飞 ,  汪青 ,  张朋朋

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基坑环境内的潜在危险识别方法及系统，该方法包括：获取基坑内的图像数据和传感器数据；将图像数据和传感器数据输入至训练好的神经网络模型，进行数据融合，并根据融合后的数据进行特征识别，输出危险类别；该系统包括：数据获取模块和数据分析模块；所述数据获取模块用于获取基坑内的图像数据和传感器数据；所述数据分析模块用于将所述图像数据和传感器数据进行融合后，根据融合后的数据进行特征识别，输出危险类别；本发明将基坑内的图像和传感器数据进行融合后进行危险识别，能够识别人员、机器和环境三者交互影响下的危险行为。

公开(公告)号：CN117846039A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410016733.8

申请日：2024-01-05

Applicant: 同济大学 ,  上海同济工程项目管理咨询有限公司

Inventor： 李刚 ,  王晓睿 ,  何斌 ,  赵伟华 ,  朱旻 ,  张蒙 ,  李卓 ,  陆萍 ,  王志鹏 ,  程斌

IPC: E02D33/00 ,  H04W84/18 ,  G08B21/18 ,  E02D17/04 ,  E02D1/00 ,  G01D21/02 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明公开了一种全周期基坑结构分布式监测与预警方法，包括：基坑建造完成后，构建分布式基坑结构数据传感器网络，采集基坑结构的实时数据；对所述基坑结构数据传感器网络中的所有传感器安装点位配备传感器通信模块，建立传感器通信传输机制；综合计算服务单元对所述基坑结构的实时数据进行分析处理，获得基坑结构的分类监测和整体监测结果，发出相应的预警信息。该技术方案能够提供更为全面和准确的数据。采用直接通信和间接通信的通信传输机制，能够确保传感器数据的及时传输和准确性，减少数据传输时延和数据传输错误的可能性。此外，多种监测结果的获取可以更好的了解基坑结构的状态和变化，以便及时发出预警信息。

公开(公告)号：CN117349650A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311217306.8

申请日：2023-09-20

Applicant: 同济大学 ,  上海同济工程项目管理咨询有限公司

Inventor： 何斌 ,  张蒙 ,  王晓睿 ,  李卓 ,  李刚 ,  陈刚 ,  陈悦哲 ,  张朋朋 ,  王志鹏 ,  陆萍

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基坑结构数据多元时空融合与演化特征提取方法，包括：S1.获取历史基坑结构多元时空数据并进行预处理，对同一时间的数据根据空间特征进行整合，获得具有空间特征的整合数据；S2.将整合数据按时间跨度进行分类获得不同尺度的分类数据，分别输入多元时空残差神经网络提取基坑结构数据的演化特征，演化特征进行加权融合，并进行模型训练，获得训练好的多元时空残差神经网络预测模型；S3.将实时测量的基坑结构数据输入预测模型，将预测结果与相关安全标准比对，得到近期建筑基坑的安全状况；本发明实现了建筑基坑结构数据的实时监测和安全状态预警，为建筑施工、建筑安全管理和基坑监测提供数据支持，对于建筑安全稳定建设具有重要意义。

公开(公告)号：CN119646930A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411673510.5

申请日：2024-11-21

Applicant: 同济大学

Inventor： 李刚 ,  张蒙 ,  何斌 ,  沈润杰

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  H04L67/12

Abstract: 本发明公开一种类皮肤结构的基础设施智能监测方法，涉及土木工程物联网技术领域。方法包括：获取传感器网络中多个传感器节点的基础设施数据；根据多个传感器节点的基础设施数据，构建时空相关性模型，根据时空相关性模型，在传感器网络中区分出各传感器节点的性质；将时空相关性模型的时间特征以及空间特征输入到条件变分自编码器CVAE模型中，确定每个传感器节点的危险系数；根据每个传感器节点的危险系数，对基础设施的结构健康状态进行可视化处理，并根据每个传感器节点的危险系数和各传感器节点的性质，对传感器网络的基础设施监测工作进行调整。采用本发明，可以保证监测精度的同时，有效降低系统能耗，延长传感器网络的使用寿命。