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公开(公告)号：CN116309665A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310174691.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/136
Abstract: 公开了一种基于改进萤火虫算法的盾尾间隙图像二维Otsu阈值分割方法，该方法包括：在管片图像灰度[0,255]范围内，随机生成一个种群；通过迭代的方式获取种群中最优二维萤火虫位置，其方法包括：计算种群中每只萤火虫的最大亮度；将种群内的萤火虫最大亮度进行排序，对于每只萤火虫，将其与比它亮度低的若干只萤火虫组成局部群落；对局部群落进行萤火虫之间的吸引操作；对萤火虫位置进行更新，在位置更新时引入吸引力权重以加强局部群落之间的联系；根据萤火虫移动后的位置，更新萤火虫的最大亮度；经过多次迭代后输出最优二维萤火虫位置，以此对管片灰度图像进行阈值分割。
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公开(公告)号：CN115752270A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211270238.7
申请日：2022-10-18
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01B11/14
Abstract: 一种基于管片楔形量的盾尾间隙图像矫正方法、系统及装置，包括：获取两激光器物理间距；获取原始盾尾间隙图像；从原始盾尾间隙图像中提取两激光器激光中心坐标与管片侧端面下边缘直线方程；计算盾构机管片楔形量；通过楔形量计算相机平面与拍摄平面夹角；根据相机平面与拍摄平面夹角、两激光器物理间距、原始盾尾间隙图像中提取的两激光器激光中心坐标和管片侧端面下边缘直线方程，对两激光器激光中心坐标和管片侧端面下边缘两端共四点进行坐标矫正；将矫正前后四点坐标代入图像变换矩阵计算求出矫正参数；利用解出矫正参数的图像变换矩阵对原始盾尾间隙图像进行还原。本发明通过对畸变图像进行还原，提升了盾尾间隙监测结果的精度。
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公开(公告)号：CN119337307A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411386731.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 中交第二航务工程局有限公司 , 湖北工业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本申请提供基于多注意力机制优化组合模型的盾构姿态预测方法，包括以下步骤：获取目标盾构机的历史特征数据、盾构姿态数据，对其进行缺失值补齐、掘进段数据提取、数据归一化，再由灰色关联分析两者关联度；通过选择核网络对输入特征注意力进行提取；建立双向长短期记忆网络，对包含长期趋势隐含输出进行预测；建立门控循环单元网络，对包含短期波动趋势隐含输出进行预测；拼接两组预测网络隐含输出，并利用多头注意力机制提取输出注意力，捕获组合模型输出的隐含特征与盾构姿态上的依赖关系，实现隐含输出到最终预测盾构姿态的映射。本发明提升了盾构姿态预测模型的预测精度与预测效率，有助于盾构施工阶段姿态的精细化控制，提升盾构施工效率与施工安全。
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公开(公告)号：CN115115820B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210687564.1
申请日：2022-06-16
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 公开了一种用于盾尾间隙智能监测的图像特征提取方法、系统及装置，该方法包括：获取现场采集到的盾尾间隙图像；利用目标检测算法获取管片区域ROI；对激光标定区域运计算激光十字交点；应用对比度增强算法提升图像对比度；计算管片下边缘；保存激光十字交点和管片下边缘这2类特征；将特征带入盾尾间隙计算模型中计算盾尾间隙值；盾尾间隙智能监测的图像特征提取方法结束。本发明克服现有基于机器视觉的盾尾间隙测量方法对环境变化极其敏感的弊端。
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公开(公告)号：CN115034991A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210668444.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 公开了一种用于盾尾间隙智能监测的图像对比度增强方法、系统，该方法包括：获取现场采集到的盾尾间隙图像；利用单尺度SSR模型计算盾尾间隙图像的感知反射分量Rp；利用Retinex思想计算盾尾间隙图像的感知光照分量Lp；通过伽马矫正均衡化盾尾间隙图像的感知光照分量Lp，得到校准后的感知光照分量Lm；依据曝光率与感知光照分量的负相关性，计算盾尾间隙图像的曝光率矩阵K；将曝光率矩阵K带入多曝光融合模型中计算对比度增强后的图像Ie。本发明解决了从隧道盾构环境中采集的图像过曝光、欠曝光的问题，提升图像整体对比度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110926331A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911033576.7
申请日：2019-10-28
Applicant: 中交第二航务工程局有限公司 , 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 湖北工业大学
Inventor： 翟世鸿 , 吴忠仕 , 陈陪帅 , 许超 , 曾亮 , 杨志勇 , 张飞雷 , 刘杰 , 贺创波 , 高如超 , 杨钊 , 杨擎 , 刘东军 , 刘文 , 陈祥龙 , 熊栋栋 , 余俊 , 钟涵
Abstract: 本发明公开了一种土压平衡盾构机出渣方量动态测量方法，包括以下步骤：S1设置渣土传送皮带；S2在渣土传送皮带爬升段正上方安装激光扫描仪，激光扫描仪的扫描角度以覆盖渣土传送皮带宽度为准，形成扇形轮廓面积；S3出渣方量的计算S31测量渣土传送皮带空转时，激光扫描仪扫描渣土传送皮带的单位时间t内扇形轮廓面积S0，记为系统标定值；S32测量渣土传送皮带传输渣土时，激光扫描仪扫描渣土传送皮带的单位时间t内扇形轮廓面积S；S33根据 即得出渣方量；其中，v为渣土传送皮带的传输速度。本发明具有易于获取安装，后期便于维护的优点。
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公开(公告)号：CN115034991B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210668444.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 公开了一种用于盾尾间隙智能监测的图像对比度增强方法、系统，该方法包括：获取现场采集到的盾尾间隙图像；利用单尺度SSR模型计算盾尾间隙图像的感知反射分量Rp；利用Retinex思想计算盾尾间隙图像的感知光照分量Lp；通过伽马矫正均衡化盾尾间隙图像的感知光照分量Lp，得到校准后的感知光照分量Lm；依据曝光率与感知光照分量的负相关性，计算盾尾间隙图像的曝光率矩阵K；将曝光率矩阵K带入多曝光融合模型中计算对比度增强后的图像Ie。本发明解决了从隧道盾构环境中采集的图像过曝光、欠曝光的问题，提升图像整体对比度。
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公开(公告)号：CN110954015B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910964353.6
申请日：2019-10-11
Applicant: 中交第二航务工程局有限公司 , 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 湖北工业大学
Inventor： 翟世鸿 , 吴忠仕 , 陈陪帅 , 许超 , 曾亮 , 杨志勇 , 余俊 , 刘杰 , 贺创波 , 高如超 , 杨钊 , 杨擎 , 刘东军 , 刘文 , 陈祥龙 , 熊栋栋 , 张飞雷 , 钟涵
Abstract: 本发明公开了基于激光调焦和图像识别的盾尾间隙测量方法，包括如下步骤：S1：将工业相机安装在顶推油缸之间的盾壳内壁上，且每个工业相机的两侧对称分别安装激光测距仪和激光发射器；S3：激光测距仪粗测工业相机至管片的距离，控制盒根据此距离设定工业相机的焦距；S4：工业相机聚焦完成后对测量区域进行拍照，并反馈给工业PC，获取盾壳、管片轮廓点云坐标，然后通过软件自动计算两道激光十字线光源中心连线的中点到管片内边缘线的垂直距离d；S5：根据d计算得到测量区域的盾尾间隙。本发明克服现有技术中人工测量精度受测量人员技术影响大、测量效率低无法实时监测以及常规图像识别技术测量结果不稳定等不足，可广泛应用于盾构施工中。
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公开(公告)号：CN110954015A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201910964353.6
申请日：2019-10-11
Applicant: 中交第二航务工程局有限公司 , 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司 , 湖北工业大学
Inventor： 翟世鸿 , 吴忠仕 , 陈陪帅 , 许超 , 曾亮 , 杨志勇 , 余俊 , 刘杰 , 贺创波 , 高如超 , 杨钊 , 杨擎 , 刘东军 , 刘文 , 陈祥龙 , 熊栋栋 , 张飞雷 , 钟涵
Abstract: 本发明公开了基于激光调焦和图像识别的盾尾间隙测量方法，包括如下步骤：S1：将工业相机安装在顶推油缸之间的盾壳内壁上，且每个工业相机的两侧对称分别安装激光测距仪和激光发射器；S3：激光测距仪粗测工业相机至管片的距离，控制盒根据此距离设定工业相机的焦距；S4：工业相机聚焦完成后对测量区域进行拍照，并反馈给工业PC，获取盾壳、管片轮廓点云坐标，然后通过软件自动计算两道激光十字线光源中心连线的中点到管片内边缘线的垂直距离d；S5：根据d计算得到测量区域的盾尾间隙。本发明克服现有技术中人工测量精度受测量人员技术影响大、测量效率低无法实时监测以及常规图像识别技术测量结果不稳定等不足，可广泛应用于盾构施工中。
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公开(公告)号：CN115908778A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211369575.1
申请日：2022-11-03
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 公开了一种用于盾尾间隙智能监测的管片区域和激光标定区域提取方法，该方法利用深度学习目标检测、深度学习语义分割、图像处理方法快速识别经由工业相机获取现场图片中的管片区域和激光标定区域。本发明排除图像采集过程中曝光的影响以及原始图像中的干扰信息，以达到在盾构掘进施工和管片拼装过程中对盾尾间隙进行实时和连续性测量的目的，并克服现有测量方法实时性差，测量结果不够精确等方面的缺陷。
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