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公开(公告)号：CN119887862A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411714709.8
申请日：2024-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
IPC: G06T7/33 , G06T7/35 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种融合光流法、Point‑CNN网络和ORB算法的岩质边坡弱纹理图像配准方法，所述方法如下：步骤S1：采用Point‑CNN卷积神经网络从弱纹理岩质斜坡表面的多源融合遥感图像中提取高级特征；步骤S2：生成基于卷积神经网络的局部特征描述符和全局描述符；步骤S3：使用ORB算法进行特征检测与特征描述；步骤S4：基于归一化方法融合Point‑CNN高级特征和BRIEF低级特征；步骤S5：采用Lucas‑Kanade光流法获得准确的特征点位置；步骤S6：引入RANSAC算法消除不匹配的特征点对。该方法可以高效获取足够多的特征点，解决现有弱纹理图像配准精度低、特征点提取数量少、效率低等问题。
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公开(公告)号：CN114241333B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111556527.9
申请日：2021-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁十七局集团有限公司 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种基于多源时序遥感影像精准识别新生滑坡区域的方法，该方法为：获取数字地形模型的坡度图、植被覆盖指数NDVI时序影像和地表辐射温度时序影像；基于地表温度和植被覆盖指数NDVI之间的经验参数关系计算简化地表干旱指数TVDI；提取滑坡前后遥感影像文件的TVDI值，作为滑坡区域提取的前后时相基础数据，对滑坡前、滑坡后的TVDI影像重采样并做差，得到变化区域的TVDI‑D值，设定分割滑坡区域和非滑坡区域的阈值，并对TVDI‑D影像进行二值化，将二值化后的TVDI‑D影像转为矢量，将坡度信息作为过滤条件对滑坡候选对象进行筛选，从而确定滑坡区矢量。本发明结合多源遥感信息提高了滑坡区域检测方法的精度，极大降低了滑坡检测中的误报率，也提高了滑坡检测结果的可信度。
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公开(公告)号：CN116792107A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310784689.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁十七局集团有限公司 , 中铁十二局集团有限公司 , 中交第一航务工程局有限公司 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种软硬复合地层盾构掘进自适应抗偏载系统，属于隧道盾构施工技术领域。系统包括滚刀法向荷载测量与无线发射装置、刀盘转角位移测量与无线发射装置、中央控制器、自适应抗偏载推进系统；在滚刀刀箱侧板的滚刀安装槽设置压电荷载监测装置，压电荷载监测装置获得的电信号通过无线发射装置进行传输；在刀盘旋转轴位置安装角位移传感器，角位移传感器信号通过无线发射装置进行传输；中央控制器包括滚刀法向荷载信号无线接收装置、角位移传感器信号无线接收装置、监测数据实时显示系统、偏载计算系统、推进系统控制系统；本发明可以对盾构机姿态进行定量的实时控制；盾构机偏载可以通过刀盘上的滚刀进行检测，且在中央控制器的显示器上实时显示。
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公开(公告)号：CN116285301A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310151698.6
申请日：2023-02-22
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学 , 中铁十七局集团有限公司 , 中铁十二局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种封堵隧道衬砌渗漏的无收缩型有机硅改性聚氨酯环氧树脂注浆材料及其制备方法，所述注浆材料由有机硅改性聚氨酯预聚体、改性环氧树脂、改性固化剂、引发剂制成，所述有机硅改性聚氨酯预聚体为聚氨酯预聚体和氨基封端的环氧低聚物、含端基氯的有机硅烷缩合所得，改性环氧树脂为甲基丙烯酸甲酯和环氧树脂反应的产物。本发明通过有机硅改性聚氨酯中的氰基遇水反应产生微膨胀效应解决了因环氧固化收缩的问题，同时甲基丙烯酸甲酯改性的环氧树脂末端具有甲基丙烯酸酯基团解决了化学注浆材料在无稀释剂条件下的高初始黏度、不易灌入细微裂缝的问题，可广泛应用于隧道衬砌止水加固、堤坝防渗补强等领域。
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公开(公告)号：CN116108325A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310037567.5
申请日：2023-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习因子分析的膨胀土冻结过程变形解耦方法，所述方法将制作的土样放入冻胀试验机内，测得温度降低土样冻结过程中的各项参数变化；将所得数据导入MATLAB中，利用其中的ICA和回归拟合算法程序得到体积含冰率变化与未冻结水体积含水率变化分别引起的体积增加量或减小量。该方法在了解到膨胀土冻结的过程中既有水冻结成冰引起的体积增加，又有膨胀土土颗粒失水收缩导致的体积减小的前提下，分别得到水冻结与土颗粒失水各自引起的体积变化。本发明利用机器学习因子分析以及回归拟合，能够在区分不同因素影响下土体体积变化量的同时，又较为准确的得到体积变化与其产生因素之间函数关系式及关系曲线。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115877466A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211498234.4
申请日：2022-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学 , 中铁十七局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种半航空自适应谐振宽频带时频协同电磁系统，所述系统包括无人机、地面发射机、时频电磁采集记录器和三分量时频域一体接收线圈，其中：所述地面发射机输出时频电流激励大地，产生大面积覆盖的电磁波；所述时频电磁采集记录器悬于无人机下方，用于记录三分量时频域一体接收线圈接收的多个电磁场激发源激发而生成的电磁信号；所述三分量时频域一体接收线圈悬于时频电磁采集记录器下方，并通过数据传输单元与时频电磁采集记录器相连，用于接收多个电磁场激发源激发而生成的电磁信号。本发明结合了传统航空电磁法和地面电磁法的优势，相比地面电磁法具有更好的地形适应性，相比航空电磁法探测深度更大。
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公开(公告)号：CN115239749A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210879627.3
申请日：2022-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的膨胀土裂隙图像识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、采集膨胀土样本，对膨胀土样本进行CT扫描，得到CT图像；步骤二、对步骤一得到的CT图像进行加工处理，得到二值化的图像；步骤三、将二值化图像贴上标签并分组，建立样本集1和样本集2；步骤四、建立卷积神经网络模型并利用样本集1对卷积神经网络模型进行训练；步骤五、利用样本集2对步骤四训练好的卷积神经网络模型进行准确率评估；若两者相差不超过2%则卷积神经网络模型训练成功，否则添加随机失活层重新训练；步骤六、应用训练好的卷积神经网络模型对膨胀土裂隙图片进行识别。本发明能够克服传统图像识别算法抗噪性差、精度低等缺点。
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公开(公告)号：CN114262195A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210050665.8
申请日：2022-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中铁十七局集团有限公司 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨地铁集团有限公司 , 中铁二十二局集团有限公司
IPC: C04B28/04 , C04B28/02 , C04B14/10 , C04B16/06 , C04B111/70 , C04B111/34
Abstract: 一种抗分散纤维膨润土动水注浆材料及其制备方法，属于土木工程注浆堵漏加固技术领域。按重量配比由膨润土、水、水泥、助剂以及聚丙烯纤维组成。制备方法如下：作成膨润土浆液并搅拌均匀，将聚丙烯纤维撒到膨润土浆液里搅拌，配置助剂并加入，加入水泥。本发明针对动水注浆的特点，在传统加固浆液的基础上添加适量聚丙烯纤维，形成了水下稳定性优越、抗稀释、水下强度高、且在动水环境下有良好耐久性的一种膨润土纤维固化浆液，可广泛应用于水库大坝、岩溶等动水区域的防渗堵漏注浆施工中，为各类动水环境中的工程建设及发展提供保障。
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公开(公告)号：CN114086563A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111425466.2
申请日：2021-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨地铁集团有限公司 , 中铁十七局集团有限公司 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 一种提升浅埋隧道正上方土体承载力的施工方法，属于隧道施工建造技术领域。所述方法包括如下步骤：对倾斜自承式钢板桩基坑支护结构进行施工，并对其中的土体进行开挖清理，至露出既有浅埋隧道的整体结构；在既有浅埋隧道下方的土体内进行混合加固地梁结构的施工，在既有浅埋隧道的外部建设加强结构，将土体回填入倾斜自承式钢板桩基坑支护结构之间，拔除倾斜自承式钢板桩基坑支护结构，恢复场地。本发明节省材料和劳力，经济施工，缩短了工期；减少了放坡宽度，节约了施工场地，能在狭窄的施工场地进行施工；提升了钢板桩的防水性和支护刚度，不易变形；提升了既有浅埋隧道上方和下方的承载力，满足了城市未来发展规划的需求。
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公开(公告)号：CN119942358A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411738528.9
申请日：2024-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 中铁十七局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合WTNet模型的岩质边坡弱纹理特征高精度识别方法，所述方法通过对弱纹理特征感知模型(WTFP)和弱纹理边界感知模型(WTBA)的使用，实现了对弱纹理岩质边坡上的弱纹理特征以及弱纹理边界特征的增强，采用TD‑RCNN框架将增强的弱纹理及其边界特征进行分类和定位，最终实现弱纹理特征高精度识别。本发明充分利用了WTFP和WTBA增强感知的能力，使得TD‑RCNN框架的分类与定位更为准确，通过使用WTNet模型可以得到较高精度弱纹理特征图像，实现弱纹理特征高精度识别，为生成弱纹理岩质边坡三维地质模型提供地质信息，为判断岩质边坡的稳定性提供了可靠依据，降低了边坡维护的时间与人力成本。
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