公开(公告)号：CN111058377A

公开(公告)日：2020-04-24

申请号：CN201911402110.X

申请日：2019-12-31

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 马静 ,  田静 ,  王圣哲

IPC: E01D19/10

Abstract: 本发明涉及一种轮式爬索机器人，用于检测斜拉索大桥缆索外部破损，包括可拆半闭合式外框架、搭扣锁、伸缩式弹簧装置、驱动系统、摄像装置，所述的可拆半闭合式外框架通过张开与闭合包围圆杆状物体，位于可拆半闭合式外框架上的伸缩式弹簧装置和驱动系统与圆杆状物体接触，所述的伸缩式弹簧装置根据圆杆状物体直径自由伸缩，所述的驱动系统带动机器人沿圆杆状物体向前爬行。本发明可使爬索机器人能沿缆索爬行，通过伸缩式弹簧装置适应不同直径的缆索检测，通过加装摄像装置检测缆索外表面破损，提高了斜拉索大桥缆索检测效率。

公开(公告)号：CN113516169A

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202110543755.6

申请日：2021-05-19

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 徐军 ,  王圣哲 ,  田静

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的建筑物震后损伤等级评估方法，涉及地震工程领域，通过采集地震区域的被破坏和损伤房屋图像，进行标记并建立数据集，基于深度学习对图像中的建筑物进行受震损伤分类。本发明可以快速高效地对受震区域内的建筑进行准确地损伤分类，可以利用深度神经网络的计算能力以及快速的决策能力，代替现场人工评估，大幅度减少时间和精力耗费，在保证准确率的情况下对大范围的受震区域内建筑的破坏情况做出高效判断。