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公开(公告)号：CN118015450A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311852306.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/10 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种砌体结构的砖块信息识别方法，将整体画幅城墙正射影像拆成区域画幅城墙正射影像，对拆分影像中所有砖块目标检测获取砖块类别，计算中心点坐标；用聚类算法划分砖块行数，按照编号规则对砖块进行编号；采用多尺度窗口循环法对竖向接缝进行修正，采用对同列相邻砖块的中心点坐标求平均值的方法对横向接缝进行修正；利用半重叠滑动窗口策略获取下一张区域画幅城墙正射影像，重复上述操作，直到截取全部整体画幅城墙正射影像，进行编号、拼接，完成对整体画幅城墙正射影像的砖块信息识别。该方法可对砖块进行准确的编号与划分，使日常检测所得的病害信息与砖块对应，为日后城墙等砌体结构砖块的全寿命病害监测打下基础、提供便利。
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公开(公告)号：CN117392077A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311313647.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/10 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T5/80 , G06T7/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于yoloV7改进算法的桥梁水下结构裂缝识别方法，包括以下步骤：制作裂缝试块；对水下相机进行标定；将裂缝试块置于测试水体中，通过水下相机进行图像采集、大小统一和图像增强等处理；通过DDPM网络模型对图像进行扩充；用labelimg软件对图像进行裂缝标记；构建Mobilenetv3‑YOLOv7‑tiny网络模型对图像进行训练，获得水下裂缝识别训练模型；将所述水下裂缝识别训练模型嵌套在水下机器人系统中以进行桥梁水下结构裂缝识别。本发明公开的桥梁水下结构裂缝识别方法具有显著提升了获得的水下图像质量，提升了水下裂缝的识别性能，并可以在复杂水下工况下也能保证对病害的识别，在混凝土水下结构的裂缝检测中拥有广阔的应用前景，便于桥梁等结构长久有效运行。
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公开(公告)号：CN117391668A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311316009.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM的桥梁水下病害健康管理方法，通过将建立桥梁三维模型导入水下病害健康管理系统中实现模型的可视化；通过水下机器人获取全方位的桥梁水下结构图像；通过Mobileone‑YOLOv7‑tiny网络模型和3D点云病害重建方法对桥梁水下结构图像进行处理获取病害详细信息，并根据病害信息建立桥梁结构损伤数据库以及将桥梁结构损伤数据库导入所述病害健康管理系统；以根据病害的发生位置在桥梁三维模型中对应位置进行标注。本发明公开的基于BIM的桥梁水下病害健康管理方法实现了桥梁结构信息的可视化的同时，实现桥梁水下病害信息的可视化，有效的实现了桥梁水下结构的病害管理，进而便于对桥梁水下结构评定等级以及桥梁维护方案。
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公开(公告)号：CN118133163A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311771925.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于数据融合和一维卷积神经网络的结构损伤识别方法，S1：获取桥梁结构在不同损伤状态下的振动信号，并建立原始数据集，进行归一化处理；S2：通过滑动窗口的方式进行数据增强处理；S3：建立改进的一维卷积神经网络模型，进行训练以及测试，得到训练后的改进的一维卷积神经网络模型；S4：利用所述训练后的改进的一维卷积神经网络模型对桥梁结构进行结构损伤识别得到若干个决策，通过数据融合技术对若干个决策进行决策融合处理得到结构损伤检测的综合结果。本发明通过加入数据融合技术，能够从振动信号数据中充分挖掘桥梁结构的损伤信息，解决了在环境干扰、传感器不稳定性等因素影响下，影响桥梁结构损伤检测结果的问题。
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公开(公告)号：CN119130890A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311430218.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06T5/40 , G06T5/90 , G06T5/73 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁水下裂缝检测方法与可移动平台，包括裂缝试块制作，水下相机标定及密封舱制作，水下图像获取及增强，水下图像扩充，水下数据集制作，在yolov5网络的基础上增加AF‑FPN结构，根据改进的yolov5网络对水下数据集中的水下图像的裂缝进行检测和定位并获取裂缝所在的目标区域，将TransUNet中的标准卷积层全部替换为深度可分离卷积层，形成DS‑TransUNet网络，在DS‑TransUNet网络中引入SeNet注意力机制形成DS‑SeNet‑TransUNet网络，对DS‑SeNet‑TransUNet网络进行训练，基于训练后的DS‑SeNet‑TransUNet网络对裂缝所在的目标区域进行识别及验证并获取裂缝的量化信息，获取待检测的桥梁水下图像，根据训练后的DS‑SeNet‑TransUNet网络对待检测的桥梁水下图像进行检测。提高了水下图像裂缝检测和测量精度，基于可移动平台提高了检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117213777A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311202076.8
申请日：2023-09-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01M5/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于MEMS边缘计算的桥梁损伤检测方法，包括分别将MEMS传感器进行安装，存储所有MEMS传感器获取的桥梁加速度数据集合并表示为第一数据集，存储第一数据集并进行可视化，基于路缘智能体对第一数据集进行预处理，根据预处理后的第一数据集进行边缘计算，根据第二数据集构建桥梁的频次图像集合，根据桥梁频次图像所对应位移冲击系数对桥梁频次图像进行分类并对损伤状态进行标记，获取标记后的频次图像集合并表示为训练集，构建一维卷积神经网络，根据训练集对一维卷积神经网络进行训练，根据训练后的一维卷积神经网络对待分类的桥梁频次图像进行分类并获取损伤状态。本发明通过MEMS传感器和边缘计算技术提高了桥梁健康监测的效率和质量。
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公开(公告)号：CN119479370A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411684537.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种主被动结合式柔性桥梁防撞系统，包括船舶轨迹预测子系统，用于通过监测防撞平台采集海上目标船舶的航行图像数据，并基于构建的级联神经网络实现航行目标船舶的检测追踪；主动预警子系统，用于根据目标跟踪网络输出的估计船舶运动状态确认当前船舶的预测航道编号，获取目标船舶与预测航道编号对应的桥梁桥墩的第一碰撞概率；并基于第一碰撞概率以及碰撞概率阈值，确定出存在碰撞风险的桥梁桥墩的位置编号；并通过监测防撞平台向目标船舶发送含有所述位置编号的预警信号；轨道移动定位辅助子系统，用于根据所述位置编号，将监测防撞平台驱动至警戒定位位置，并通过船舶轨迹预测子系统与主动预警子系统获取监测防撞平台位于警戒定位位置时，目标船舶与对应碰撞桥墩的第二碰撞概率，并在第二碰撞概率超过碰撞概率阈值时，向被动柔性防撞子系统发送启动防撞信号。解决了现有单一的防撞方式容易出现失误导致危险事故，无法体现预警的通用性的问题。
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公开(公告)号：CN118570624A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410716140.2
申请日：2024-06-04
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于预处理和无人机中继的水下目标检测方法及装置，S1：通过水下机器人扫描得到桥梁水下结构视频；S2：建立桥梁病害提取网络模型，得到若干具有病害区域的图像；S3：建立空中中继节点，空中中继节点包括FPGA模块和RIS模块；在桥上设置信号发生器，信号发生器用于产生载波信号，并发射至RIS模块；S4：将具有病害区域的图像转换为二进制编码序列，并发送至FPGA模块；S5：FPGA模块根据实时接收到的二进制编码序列生成电压信号，使RIS模块生成携带图像信息的反射信号；S6：监测站对反射信号进行解调，还原得到具有病害区域的图像。本发明利用FPGA模块和RIS模块，并设置信号发生器，实现桥梁病害图像的远距离传输，提升了远程传输的效率和稳定性，确保了图片能够及时、准确地传输至接收端，为桥梁的维护管理提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN118154535A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410262105.8
申请日：2024-03-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/00 , G01D21/02 , G06T7/246 , G06V10/764 , G06V20/62 , G06V20/54 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/766 , G06V10/75 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于数字视觉信号的中小跨桥梁多参数监测系统，包括：桥梁跨中位移监测模块、桥梁应变监测模块和车辆信息监测模块；桥梁跨中位移监测模块用于获取光斑图像并进行处理；使用质心法得到光斑形心像素坐标，通过换算比例得到光斑实际的坐标和位移；桥梁应变监测模块用于获取应变图像，使用正应变公式、改进加速鲁棒性特征算法和M估计量样本一致性算法处理应变图像，得到结构的应变；车辆信息监测模块用于获取桥梁车辆图像，使用快速的基于区域的卷积网络方法对车型车牌号进行训练，利用相关性分析对车型车重进行分析拟合，使用梯度提升回归模型进行车型车重预测；模块互不影响，能实现桥梁多参数的监测，全面了解桥梁的健康状况。
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公开(公告)号：CN117876529A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410062062.9
申请日：2024-01-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种在平面地图上坡度的可视化方法，包括：确定平面地图上任一行驶轨迹，采集行驶轨迹任一位置的x轴角度、GPS信息以及对应x轴角度和GPS信息的时间；根据GPS信息的时间和x轴角度的时间建立二者的对应关系；对x轴角度值进行去噪，并计算去噪后的x轴角度对应的正切值，对去噪后的正切值取绝对值；按照绝对值的大小将行驶轨迹的x轴角度进行分类，不同的x轴角度类别对应不同的坡度，不同的坡度对应不同的标识；将标识后的坡度绘制到行驶轨迹上。本发明可以在一张图上直观地反映路面的坡度和位置的对应关系，而不需要额外的高程图，通过不同颜色和粗细表示GPS坐标下的路面坡度能直观和简洁地反映出路面的坡度，给相关人员带来便利。
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