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公开(公告)号：CN112733458A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110065539.5
申请日：2021-01-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应变分模态分解的工程结构信号处理方法。包括：（1）输入原始的工程结构信号；（2）对变分模态分解方法（VMD）中的分解模态数K和惩罚因子α和进行编码；（3）根据原始信号的VMD分量的最小信息熵值建立起适应度函数；（4）利用哈里斯鹰优化算法对适应度函数进行优化，求解出最优参数组合；（5）利用所得的最优参数组合对原始信号进行变分模态分解处理；（6）输出处理后的信号，并根据实际情况进行应用。本发明方法使用的哈里斯鹰算法可以更快地找出最佳的VMD输入参数：分解模态数K和惩罚因子α，从而实现VMD对工程结构原始信号进行合理的自适应分解。
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公开(公告)号：CN118735853A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410638809.0
申请日：2024-05-22
Applicant: 健研检测集团有限公司 , 福州大学
Abstract: 本发明公开一种桥梁结构裂缝长度测量方法，包括如下步骤：通过图像分割网络，得到分割好的裂缝图像，通过OpenCV中的cv2.thresho函数对所述裂缝图像进行自适应阈值处理，获得二值裂缝图像；使用中轴骨架算法，逐步消除二值图像中边界像素，从而得到裂缝骨架；再使用基于特征变换的离散骨架演化剪枝算法进行毛刺去除；结合形态学和图论的原理，按照方向连续性准则和最短路径准则完成所述裂缝骨架的分离；对相邻骨架点之间进行欧式长度计算，以得到对应骨架段的欧式长度，再对所有骨架段进行求和，以获得对应区域的裂缝像素长度。本发明的基于优化骨架点分段统计的桥梁结构裂缝长度测量方法，其具有较高的裂缝长度识别精度。
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公开(公告)号：CN116994130A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310840281.0
申请日：2023-07-11
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的高精度轻量化桥梁裂缝识别方法，主要步骤如下：（1）数据集准备。构建带标签自建数据集T和无标签数据集XU。（2）教师网络模型的训练。将步骤1中自建数据集T以6:2:2分为训练集、验证集和测试集以获得准确率最高的教师模型。（3）学生网络模型的训练。采用一种新型的半监督标签知识蒸馏方案BCSLD使用教师模型指导学生模型进行学习，构建高精度轻量化的识别模型。（4）模型的部署。将训练得到的高精度轻量化的识别模型部署至嵌入式设备，连接摄像头并安置在无人机上，实现对桥梁结构裂缝实时智能检测识别的任务，能够显著提升轻量化网络对桥梁结构裂缝识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115014617B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210705941.X
申请日：2022-06-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于地基雷达的斜拉桥拉索索力同步监测方法，包括如下步骤：步骤S1、利用地基雷达同步采集斜拉桥多根拉索的形变数据，通过信噪比、距离、角度数据对桥梁拉索进行定位与分辨，获得各拉索的振动响应信息，并对信息中的拉索时程进行转换；步骤S2、采用变分模态分解VMD和带通滤波对拉索数据进行预处理；步骤S3、利用樽海鞘群算法优化后的变分模态分解算法对步骤S2预处理后的形变数据进行分解，得到各阶模态振动信号；步骤S4、确定模态分量，通过希尔伯特变换获得瞬时频率，结合频率法估算各拉索的索力；本发明能以非接触式方法监测斜拉桥拉索所负荷的索力，而且能同时监测多根拉索的索力。
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公开(公告)号：CN115014617A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210705941.X
申请日：2022-06-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于地基雷达的斜拉桥拉索索力同步监测方法，包括如下步骤：步骤S1、利用地基雷达同步采集斜拉桥多根拉索的形变数据，通过信噪比、距离、角度数据对桥梁拉索进行定位与分辨，获得各拉索的振动响应信息，并对信息中的拉索时程进行转换；步骤S2、采用变分模态分解VMD和带通滤波对拉索数据进行预处理；步骤S3、利用樽海鞘群算法优化后的变分模态分解算法对步骤S2预处理后的形变数据进行分解，得到各阶模态振动信号；步骤S4、确定模态分量，通过希尔伯特变换获得瞬时频率，结合频率法估算各拉索的索力；本发明能以非接触式方法监测斜拉桥拉索所负荷的索力，而且能同时监测多根拉索的索力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112734739A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110065534.2
申请日：2021-01-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制与ResNet融合的建筑裂缝可视化识别方法。包括：（1）采用无人机采集建筑裂缝图像构建裂缝数据集；（2）对裂缝图像采用直方图均衡化、双边滤波与图像中心随机裁剪等方法进行数据预处理和数据增强；（3）建立基于注意力机制和深度残差神经网络相结合的建筑裂缝识别模型；（4）采用梯度加权类激活热图算法对图象识别的结果分层进行可视化展示，按照可视化的结果调整网络结构以及网络参数，搭建并调优最终模型；（6）运用调优后的模型对实际现场中的图像进行检测。本发明可以快速准确地识别裂缝，且可以有效地打破神经网络在识别过程中的黑盒子机制，为网络结构的调整提供可视化的依据。
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公开(公告)号：CN110147611A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910419693.0
申请日：2019-05-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于IWOA的结构损伤识别方法，首先建立结构物理参数的辨识模型，对所辨识的结构物理参数（质量、刚度和阻尼比）进行编码，合理设置参数的搜索范围；接着根据结构的实测动力时程响应数据建立适应度函数；最后利用改进的鲸鱼优化算法对适应度函数进行优化，寻找最优解。其中，改进的鲸鱼算法有效解决了传统鲸鱼优化算法收敛精度低、迭代后期易陷入局部最优的缺陷。本发明提出的结构物理参数辨识方法是一种时域优化方法，即直接利用结构动力时程响应数据进行参数优化，避免了频域方法中的模态分析步骤，对结构质量、刚度和阻尼均具有良好的辨识能力，可应用于结构模型修正。
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公开(公告)号：CN112733458B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202110065539.5
申请日：2021-01-18
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/006 , G06F123/00
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应变分模态分解的工程结构信号处理方法。包括：（1）输入原始的工程结构信号；（2）对变分模态分解方法（VMD）中的分解模态数K和惩罚因子α和进行编码；（3）根据原始信号的VMD分量的最小信息熵值建立起适应度函数；（4）利用哈里斯鹰优化算法对适应度函数进行优化，求解出最优参数组合；（5）利用所得的最优参数组合对原始信号进行变分模态分解处理；（6）输出处理后的信号，并根据实际情况进行应用。本发明方法使用的哈里斯鹰算法可以更快地找出最佳的VMD输入参数：分解模态数K和惩罚因子α，从而实现VMD对工程结构原始信号进行合理的自适应分解。
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公开(公告)号：CN115205230A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210722836.7
申请日：2022-06-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于新型注意力机制的混凝土桥梁表观裂缝识别方法，包括以下步骤；步骤S1、对收集到的混凝土桥梁表观裂缝进行图像预处理；步骤S2、对收集到的图像数据进行增广；步骤S3、对增广后得到的数据集进行归一化处理；然后将经过预处理、数据增广以及归一化处理后的数据按照预设的划分比例，划分为训练集、验证集以及测试集。步骤S4、建立深度残差网络与新型注意力机制相结合的混凝土桥梁表观裂缝识别模型。步骤S5、将步骤S3处理后的图像数据集导入识别模型进行训练以及测试，最终输出测试结果；本发明可以提升裂缝识别准确率，采用所发明的智能算法能够快速准确地识别出混凝土桥梁表观裂缝，减少了人工检查成本，极大提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN112734739B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110065534.2
申请日：2021-01-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制与ResNet融合的建筑裂缝可视化识别方法。包括：（1）采用无人机采集建筑裂缝图像构建裂缝数据集；（2）对裂缝图像采用直方图均衡化、双边滤波与图像中心随机裁剪等方法进行数据预处理和数据增强；（3）建立基于注意力机制和深度残差神经网络相结合的建筑裂缝识别模型；（4）采用梯度加权类激活热图算法对图象识别的结果分层进行可视化展示，按照可视化的结果调整网络结构以及网络参数，搭建并调优最终模型；（6）运用调优后的模型对实际现场中的图像进行检测。本发明可以快速准确地识别裂缝，且可以有效地打破神经网络在识别过程中的黑盒子机制，为网络结构的调整提供可视化的依据。
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