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公开(公告)号：CN114325824B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111680481.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明提供一种用于岩体灾变监测的微震信号边缘计算系统与方法，属于地质灾害防治技术领域，包括若干个数据采集模块、边缘计算节点和云平台，数据采集模块采集岩体破裂产生的微震信号，使用长短时窗幅值比法拾取微震波形数据，使用阈值判别法对其进行分析并根据结果执行本地预警流程，边缘计算节点识别微震波形数据的P波初动时刻，使用匹配算法得到岩体破裂事件对应的四通道微震波形数据，使用定位算法求出岩体破裂事件的位置信息，云平台接收并解析数据，结合历史数据执行广播预警流程。本发明结合边缘计算技术将岩体灾变监测的不同任务分别卸载至数据采集模块、边缘计算节点和云平台完成，减轻云平台运算负荷，提高岩体灾变预警的实时性。
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公开(公告)号：CN116360669A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310401563.0
申请日：2023-04-16
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明公开了一种用于多通道声发射信号采集的AD模数转换IP核，包括：AD模数转换IP核，驱动多个通道的AD芯片进行模数转换以得到声发射数据，并将多个通道的声发射数据进行整合后发送至FIFO缓存模块；FIFO缓存模块，缓存声发射整合数据；DMA模块，将FIFO缓存模块缓存的声发射整合数据传输至上位机的DDR3内存；时序控制模块，接收上位机产生的时钟信号并传递给其他模块；上位机，提供多通道数据采集系统所需的时钟信号，从DDR3内存中获取声发射整合数据，并通过位运算提取每个通道的声发射数据。本发明通过多通道数据整合以及位运算的方式实现多通道数据采集系统的通道划分功能，减少系统开发设计的工作量和复杂度，提高传输数据中有效数据位的占比。
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公开(公告)号：CN115265967A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210935339.5
申请日：2022-08-05
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明属于桥梁测量领域，公开了一种用于无人机的桥梁挠度检测装置及测量方法。所述装置包括激光测距模块、双轴云台、数据储存模块、数据处理模块、传输模块、控制模块、基座，并搭载于无人机平台上；所述测量方法适用于拱形桥梁和箱梁形桥梁，该测量方法获取桥梁底部中轴线上测量点的距离参数和角度参数，根据这两个参数，以无人机为坐标原点计算桥梁挠度曲线，并进行重复测量，将多组数据做平差处理，计算获取最终结果。本发明模块化程度高，结构简单，安装方便，成本低，测量范围大，使用方式灵活，测量精度高，操作简单，自动化程度高，能够把测量人员和设备从桥梁底部平台等危险位置解放出来。
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公开(公告)号：CN114302361A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111660229.4
申请日：2021-12-30
Applicant: 广西大学
IPC: H04W4/38 , H04W12/106 , H04W12/00 , H04W72/12 , H04W48/18 , G01V1/28 , G01V1/22 , H04L9/32 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供一种用于岩体灾变监测的微震信号5G无线传输方法与装置，属于地质灾害防治技术领域，方法包括：采集岩体破裂产生的微震信号，使用基于阈值的波形拾取法拾取有效微震波形数据，计算其紧急指数和数字签名，经处理得到微震波形数据包和数字签名数据包，使用5G网络切片选择算法选择出适合于当前网络环境的5G网络切片，5G网络切片对应的网络环境下，5G无线传输模块与云平台建立连接，将微震波形数据包和数字签名数据包发送至云平台，云平台实时接收、处理并存储数据包。本发明结合5G技术解决岩体灾变监测的微震信号远距离传输问题，同时确保信号在传输过程中的安全性、可靠性以及实时性，对于微震信号的研究和防灾减灾具有重要的实用价值。
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公开(公告)号：CN114937016B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210577573.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 广西大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算和Transformer的桥梁混凝土裂缝实时检测方法及装置，包括采集桥梁混凝土裂缝图像；对图像进行数据检查及预处理，建立数据集；构建适用于边缘计算的轻量级Transformer网络，所述轻量级Transformer网络包含一个用于模型训练阶段的混合块变换方法，由概率阈值控制使用其中的块丢弃变换和块缩略图变换丢弃部分输入信息；训练网络得到识别模型；将识别模型部署到无人机上，使用无人机开展桥梁混凝土裂缝实时检测。本发明通过所提出的轻量级Transformer以及在无人机边缘设备的部署，提高了无人机桥梁混凝土裂缝实时检测的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118522014A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410631264.0
申请日：2024-05-21
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明公开了一种用户交互信息辅助的透明物体分割方法及装置，包括如下步骤：将用户对待分割图像中的透明物体进行多点交互生成的辅助信息通过高斯变换转化为高斯热图；将转换后的高斯热图与原图像结合，形成5通道的输入；通过骨干网络提取初始特征，然后通过聚合空洞空间池化结合多尺度信息和上下文信息对特征图进一步细化；通过类不平衡损失对训练过程中的前景类和背景类进行平衡；根据细化、平衡后的特征图分离出透明物体图像的前景和背景，输出最终的分割图像。本发明适用于透明度高、边界不规则或存在多个透明目标的复杂图像的分割，仅利用极少量的用户交互信息，就能取得良好的分割精度和分割效果。
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公开(公告)号：CN115183964A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210935294.1
申请日：2022-08-05
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机机载的桥梁检测平面追踪装置及方法，包括安装支架、数据处理及控制模块、追踪支架、平面倾斜测量模块、镜头安装支架。本装置通过在摄像平面内对角布设两个激光测距传感器，测量摄像平面上两点至检测平面的距离，根据空间几何关系，计算摄像平面所需调整的姿态转角，使镜头平面持续追踪平行于检测平面。本发明通过激光测距传感器采集镜头平面与检测平面空间几何特征，自动化调整拍摄镜头使其垂直于所采集数字影像的待检测平面，极大的降低了检测人员的操作难度，提高了所采集数字影像的质量，有助于提高提取图像中裂缝损伤尺寸的精度以及整体图像拼接时特征点匹配的精确性，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN114519920A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210019287.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 广西大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微震多前兆特征的硬岩塌方智能预警方法、系统及设备，用于浅埋隧道硬脆性围岩塌方灾害的智能预警。首先，微震设备监测所采集的微震信号进行自动预处理；其次，对微震信息进行实时特征提取，通过信号分析提取幅值分形维数、信号活跃度、b值和主频等四个能合理表征塌方即将发生的前兆特征值；然后，将四个特征值构建输入向量，实时输入训练成功的Catboost分类机器学习模型；最后，由Catboost分类机器学习模型自动推算并输出塌方可能性结果，并自动发布预警信息。
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公开(公告)号：CN117078624A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311041937.9
申请日：2023-08-18
Applicant: 广西大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多维注意力模块的轻量化混凝土裂缝检测方法及装置，包括如下步骤：创建混凝土裂缝图像的训练集和测试集；基于深度学习创建包含轻量化CBS特征提取模块、轻量化Bottleneck特征提取模块、多尺度特征提取模块、多维注意力模块的轻量化混凝土裂缝检测模型；根据训练参数，对模型在划分好的训练集进行训练并在测试集上进行评估；通过训练得到的轻量化混凝土裂缝检测模型对混凝土图像中的裂缝进行检测。该方法得到的裂缝检测模型具有参数量少、所需计算量少的特点，更有利于部署在移动设备、可穿戴设备等算力、空间受限设备，能够有效解决裂缝检测不准及漏检的问题，提高混凝土裂缝检测性能。
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公开(公告)号：CN116433909A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310401564.5
申请日：2023-04-16
Applicant: 广西大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/778 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度加权多教师网络模型的半监督图像语义分割方法，包括如下步骤：准备用于语义分割模型训练的训练集和验证集数据；构建基于相似度加权的多教师网络模型SW‑MMTNet；对训练集的无标签数据分别进行强数据增强和弱数据增强，以实现对无标签数据的数据扰动；使用训练集的有标签数据和无标签数据联合进行SW‑MMTNet模型的训练；利用验证集对分割模型进行效果评估，得到最终的图像语义分割模型。方法能够整合多个教师网络的预测信息，为无标签数据生成优质、稳定的伪标签，从而有效地利用无标签数据辅助语义分割模型的训练，减少语义分割对大量数据的需求。此外，方法还通过数据扰动的方式，使得SW‑MMTNet的学生网络能够学习到更多的信息。
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