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公开(公告)号：CN118644782A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411110325.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01S13/90 , G01B15/06 , G01C5/00 , G01C11/02
Abstract: 本发明公开了一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法及系统，涉及地质灾害早期识别技术领域，识别方法包括以下步骤：S1、从SAR时序数据中提取地表形变特征，绘制InSAR地表形变速率图；S2、得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，进行活动滑坡灾害的初步识别，生成疑似活动滑坡灾害分布图；S3、采用卷积神经网络对光学遥感影像数据进行地貌形态特征提取，生成滑坡微地貌形态特征散布图；S4、生成活动滑坡灾害分布图，并进行活动滑坡编目，生成滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表。本发明采用具有监测范围广、时效性强以及精度高的优点，提高了滑坡隐患的预警准确性，对减少滑坡造成的损失具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117173566A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311137943.4
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/36 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种基于遥感影像的铁路及其伴行公路智能识别方法，涉及遥感影像图像处理技术，拟解决现有技术中存在有标注样本匮乏、自动化识别困难的问题；本发明选取高分辨率遥感影像并采样至算力相对的图像切块；基于对比学习的思想，采用多数无标注样本对模型进行预训练，进而采用少量的有监督样本对模型进行优化；采用路网搜索的方式替代网格遍历进行计算；根据预测结果采用形态学滤波算法，过滤奇点引起的噪声信号，并采用中心点拼接算法将切块合称为整幅影像；本发明采用的半监督影像分类方法能够采用大量的遥感影像样本特征进行预训练，仅需要少量的有标签样本就能够获得一个分类效果较好的模型。
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公开(公告)号：CN115620163A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211339317.9
申请日：2022-10-28
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感影像的半监督学习深切河谷智能识别方法，属于图像处理技术领域，包括：步骤S1：选取多景覆盖深切河谷地貌的卫星遥感影像及数字高程模型DEM数据，建立深切河谷地貌智能识别数据集；步骤S2：基于深度学习编码原理使用ResNet50算法结构、通道与空间注意力机制构建深度卷积神经网络编码模型；步骤S3：基于半监督学习与解码理论构建深切河谷智能识别主解码器与特征扰动函数下的辅助解码器模型；步骤S4：构建深切河谷智能识别模型并训练，利用训练最优的深切河谷智能识别模型对深切河谷进行智能识别。本发明可以在少量标签样本数据下精准识别深切河谷地貌，实现复杂艰险山区地质灾害快速普查。
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公开(公告)号：CN115205345A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210164361.4
申请日：2022-02-23
Applicant: 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种填海区机场的地表不均匀形变信息提取与管理方法，主要涉及地表形变监测和信息处理技术领域，包括：1、将原始SAR影像进行预处理，基于时间序列InSAR技术获取填海区机场地表不均匀形变信息；2、根据填海时间将填海区机场划分为n个区域(n为填海次数)，再根据划分的区域建立填海区机场的基础地表形变数据库；3、在基础地表形变数据库基础之上，计算得到n个区域的地表形变趋势；4、随着外部多源数据的持续获取，对填海区机场的基础地表形变数据库进行更新，形成一个对研究区地表形变监测的良性循环。构成一个完整的地表不均匀形变信息提取与管理体系，对填海区机场地表形变的科学防治提供了有力依据。
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公开(公告)号：CN111103321A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN202010036161.1
申请日：2020-01-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01N25/20
Abstract: 本发明提供便携式积雪含水率测试仪及其测试方法，第一恒温槽内壁设有第一隔热装置，第一隔热装置底部设有第一温度传感器，第一恒温槽顶部设有进水口，内部设有第一搅拌棒；第二恒温槽内壁设有第二隔热装置；第二隔热装置底部设有第二温度传感器，第二恒温槽顶部设有进雪口，内部设有第二搅拌棒。本发明采用理想溶液量热法测量积雪内的液体水含量，通过测量雪样品完全融化在液体理想溶液过程中的温差，来计算雪内的液体水含量，这样可以解决冻结量热法存在的热传递问题。该方法具有精确性高、野外测量速度快、设备轻便容易操作、计算简洁等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119572257A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411592550.7
申请日：2024-11-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及一种TBM快速掘进装置，包括刀盘、快速掘进设备、岩块运输履带、动力控制系统、夹持器和隧道铺设设备；刀盘外沿环绕刀盘中心依次设有多个快速掘进设备，刀盘前侧面设有滚刀和刮刀；岩块运输履带设于刀盘后侧，用于运输刀盘切割的碎石块；动力控制系统设于刀盘后侧，用于推动刀盘向隧道掌子面前进；夹持器设于刀盘后侧，用于对快速掘进装置进行支撑；隧道铺设设备，隧道铺设设备设于刀盘后侧，用于铺设初衬瓦片。本发明的有益效果在于：解决TBM不能适用于软岩、较软岩等地层掘进，以及TBM刀盘极易磨损，需要经常更换刀盘的问题，进而提高施工效率，减少经济成本和时间成本。
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公开(公告)号：CN118484712A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410635048.3
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Inventor： 黄丽敏 , 徐正宣 , 张志厚 , 王栋 , 谭承桉 , 王科 , 扈森 , 贾哲强 , 张营旭 , 张敏 , 杨科 , 张夏临 , 冯涛 , 方振华 , 李天雨 , 林之恒 , 王波 , 袁东
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于地球物理数据进行隧道围岩分级的方法，包括以下步骤：S1：获取围岩的基础数据，并对所述基础数据进行预处理，获得数据样本集；所述基础数据包括视电阻率、波速、涌水量、埋深、岩性、岩体强度、泊松比以及密度；S2：建立基于CNN‑LSTM的隧道围岩分级网络；S3：采用所述数据样本集对所述基于CNN‑LSTM的隧道围岩分级网络进行训练，获得训练好的隧道围岩分级网络；S4：采用所述训练好的隧道围岩分级网络对目标隧道围岩进行隧道围岩分级预测，获得目标隧道围岩的隧道围岩分级结果。本发明能够更准确地对隧道围岩进行分级，为隧道开挖提供技术支持。
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公开(公告)号：CN117194700A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310847742.7
申请日：2023-07-11
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁工程设计咨询集团有限公司 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 成都理工大学 , 西南交通大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种卫星高光谱样本库构建方法、装置、设备及可读存储介质，涉及卫星高光谱样本库技术领域，包括获取至少两份卫星高光谱数据和卫星高光谱数据对应的基础数据；根据每份卫星高光谱数据对应的高程数据进行坡度分段，得到至少两份高程子数据；基于每份卫星高光谱数据进行风化植被因子分区计算，得到卫星高光谱数据的分区结果；根据地质资料、高程子数据和分区结果对每份卫星高光谱数据中每个像素进行标注，得到标注后的卫星高光谱数据，标注后的卫星高光谱数据中每个像素点均包括风化植被、岩性类型和坡度三个维度上的分类属性。本申请的样本满足场景、目标、像素等不同层级的精准解译要求的优点。
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公开(公告)号：CN114035188A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202210024629.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种地基雷达冰川流速高精度监测算法与系统，解决了传统观念技术中难以控制全局的高精度转换、难以分辨控制点的问题，其中方法包括：步骤S1：联合无人机航测与地基雷达监测站点的布设数据，建立GB‑SAR二维坐标系到三维坐标系统转换模型，实现GB‑SAR视线向监测系统与目标三维系统的框架统一；步骤S2：基于解空间搜索匹配方法的GB‑SAR监测数据高精度地理编码，实现监测目标点坐标的精确测定；步骤S3：基于GB‑SAR高精度监测数据的冰川流速信息专题动态提取，完成冰川地物散射环境下监测目标点跟踪识别，实现了坐标的精确测定和冰川流速专题信息动态提取的技术效果。
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公开(公告)号：CN118644782B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411110325.5
申请日：2024-08-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01S13/90 , G01B15/06 , G01C5/00 , G01C11/02
Abstract: 本发明公开了一种复杂艰险山区滑坡隐患早期识别方法及系统，涉及地质灾害早期识别技术领域，识别方法包括以下步骤：S1、从SAR时序数据中提取地表形变特征，绘制InSAR地表形变速率图；S2、得到斜坡坡度地形因子与坡向地形因子，进行活动滑坡灾害的初步识别，生成疑似活动滑坡灾害分布图；S3、采用卷积神经网络对光学遥感影像数据进行地貌形态特征提取，生成滑坡微地貌形态特征散布图；S4、生成活动滑坡灾害分布图，并进行活动滑坡编目，生成滑坡隐患早期风险等级图及危险性综合评价表。本发明采用具有监测范围广、时效性强以及精度高的优点，提高了滑坡隐患的预警准确性，对减少滑坡造成的损失具有重要意义。
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