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公开(公告)号：CN118606089A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410744026.0
申请日：2024-06-11
申请人： 海南大学 , 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广州机施建设集团有限公司 , 广东省建科建筑设计院有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于区块链的智能合约群运维信息管理方法及系统，本申请属于区块链技术领域。该方法包括：通过预设的运维信息监测模型实时监测各智能合约的运维信息，若监测到存在异常运维信息，确定是否存在多个故障智能合约，若存在则确定第一自动修复方案，并根据第一自动修复方案对各故障智能合约进行自动修复；若所有的故障智能合约均被修复完成，则对修复完成的各故障智能合约进行验证测试，若均达到预设的验证测试标准，则将修复完成的各故障智能合约部署至区块链中。本方案可以提高故障处理的效率和准确性，节省成本；通过验证测试，提高了系统的可靠性和稳定性；通过将故障按照其严重程度进行优先级排序，提高资源利用率和修复效率。
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公开(公告)号：CN118781050A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410738505.1
申请日：2024-06-07
申请人： 海南大学 , 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广州机施建设集团有限公司 , 广东省建科建筑设计院有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/88
摘要： 本申请公开了一种基于神经网络的碳纤维增强聚合物混凝土表面缺陷检测方法及系统。所述方法包括：使用图像采集设备获取碳纤维增强聚合物混凝土表面的图像，以输入高效主干网络；将所述高效主干网络中多个目标网络层的输出特征向量输入PANet结构网络，所述PANet结构网络用于对所述多个目标网络层的输出特征向量进行上下采样，以融合多尺度的特征；以及使用包含一个或多个基于Anchor‑free策略的解耦头的head网络处理所述PANet结构网络的输出，所述head网络通过使用解耦的分类分支和回归分支进行推理，以定位所述碳纤维增强聚合物混凝土表面缺陷的位置。通过本申请方案能够提高检测准确度，降低检测成本，增强对不同检测场景的适应能力。
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公开(公告)号：CN115841651B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211602196.2
申请日：2022-12-13
申请人： 广东筠诚建筑科技有限公司 , 海南大学 , 广州机施建设集团有限公司
摘要： 本发明公开了基于计算机视觉与深度学习的施工人员智能监测系统，包括智能统计模块和智能监测模块，智能统计模块包括视频采集模块、深度学习算法分析模块及分析结果显示模块，智能监测模块包括安全帽识别模块、工作服识别模块、状态识别模块及警报提醒模块。本发明不仅可以实现对施工现场人员及车辆进、出数量以及当地内人员与车辆总数的智能统计，而且还可以利用图像识别技术分别对通过工地入口的施工人员的着装及状态进行识别，并对不符合标准的施工人员进行提醒，从而可以有效地避免因施工人员未佩带安全帽、未穿着工作服或精神状态欠佳而导致的安全事故现象的发生，进而可以有效地提高施工现场的施工安全性能。
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公开(公告)号：CN115841651A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211602196.2
申请日：2022-12-13
申请人： 广东筠诚建筑科技有限公司 , 海南大学 , 广州机施建设集团有限公司
摘要： 本发明公开了基于计算机视觉与深度学习的施工人员智能监测系统，包括智能统计模块和智能监测模块，智能统计模块包括视频采集模块、深度学习算法分析模块及分析结果显示模块，智能监测模块包括安全帽识别模块、工作服识别模块、状态识别模块及警报提醒模块。本发明不仅可以实现对施工现场人员及车辆进、出数量以及当地内人员与车辆总数的智能统计，而且还可以利用图像识别技术分别对通过工地入口的施工人员的着装及状态进行识别，并对不符合标准的施工人员进行提醒，从而可以有效地避免因施工人员未佩带安全帽、未穿着工作服或精神状态欠佳而导致的安全事故现象的发生，进而可以有效地提高施工现场的施工安全性能。
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公开(公告)号：CN115521109A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211184769.4
申请日：2022-09-27
申请人： 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广州机施建设集团有限公司
IPC分类号： C04B28/04 , C04B20/10 , C04B18/12 , C04B14/02 , C08F220/14 , C08F220/24 , C04B111/27
摘要： 本发明公开了一种适用于装配式轻质墙板的绿色环保混凝土，包括以下原料物质：硅酸盐水泥、碎石、石屑、水、粉煤灰、聚羧酸减水剂；所述石屑的表面包覆有丙烯酸酯聚合层，所述丙烯酸酯聚合层的聚合原料包括75‑80重量份的主体聚合单体和20‑35重量份的功能聚合单体，所述功能聚合单体选自结构式1所示的化合物：结构式1。本发明还公开了如上所述的绿色环保混凝土的制备方法。该绿色环保混凝土旨在解决现有的混凝土存在材料不环保和抗渗性不足的问题。
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公开(公告)号：CN116738376B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310830617.5
申请日：2023-07-06
申请人： 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广州机施建设集团有限公司
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/22 , G06F18/243 , G06F18/214 , H04Q9/00
摘要： 本发明公开了一种基于振动或磁场唤醒的信号采集识别方法及系统，该方法包括以下步骤：实时监测电子设备的磁场变化及振动情况，并在超过预设阈值时启动信号采集设备；为采集模块提供对应的供电电压；利用补偿算法对采集的电压数据进行延时补偿；将补偿后的电压数据发送至设备管理终端；补偿后的电压数据进行分析计算；利用量子神经网络模型结合振弦信号及振动信号对电子设备的工作状态进行分析识别。本发明通过对电子设备的磁场变化和振动情况进行实时监测，利用结合特征要求的电压推荐算法、补偿算法、快速傅里叶变换法和量子神经网络模型等先进技术来实现对异常电子设备的高(56)对比文件沙志成等.基于约束模糊聚类的电力系统扰动信号识别方法.自动化与仪器仪表.2020,全文.
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公开(公告)号：CN116738376A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310830617.5
申请日：2023-07-06
申请人： 广东筠诚建筑科技有限公司 , 广州机施建设集团有限公司
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/22 , G06F18/243 , G06F18/214 , H04Q9/00
摘要： 本发明公开了一种基于振动或磁场唤醒的信号采集识别方法及系统，该方法包括以下步骤：实时监测电子设备的磁场变化及振动情况，并在超过预设阈值时启动信号采集设备；为采集模块提供对应的供电电压；利用补偿算法对采集的电压数据进行延时补偿；将补偿后的电压数据发送至设备管理终端；补偿后的电压数据进行分析计算；利用量子神经网络模型结合振弦信号及振动信号对电子设备的工作状态进行分析识别。本发明通过对电子设备的磁场变化和振动情况进行实时监测，利用结合特征要求的电压推荐算法、补偿算法、快速傅里叶变换法和量子神经网络模型等先进技术来实现对异常电子设备的高效、准确识别，可以更好地满足于企业的使用需求。
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公开(公告)号：CN118194410B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410401129.7
申请日：2024-04-03
申请人： 海南大学 , 广东筠诚建筑科技有限公司
摘要： 本发明涉及建筑构件吊装技术领域，揭露基于改进A*算法的装配式建筑构件吊装序列与路径规划方法，所述方法包括：拓展装配式构件的IFC信息，确定构件的吊装特征，进而将装配式构件打包成包围盒构件，计算所述包围盒构件在吊装时的吊装路径；划分装配式构件在吊装过程中的吊装分层区，确定所述吊装分层区的吊装放料位置和吊装投料位置，进而，利用预设的遗传算法计算装配式构件在吊装时的吊装序列对所述装配式构件进行构件仿真，得到仿真构件，利用预构建的物理引擎结合吊装路径和吊装序列，构建仿真构件的吊装仿真动画，根据吊装仿真动画确定装配式构件的吊装方案。本发明可以提高装配式建筑构件吊装的效率。
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公开(公告)号：CN118194410A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410401129.7
申请日：2024-04-03
申请人： 海南大学 , 广东筠诚建筑科技有限公司
摘要： 本发明涉及建筑构件吊装技术领域，揭露基于改进A*算法的装配式建筑构件吊装序列与路径规划方法，所述方法包括：拓展装配式构件的IFC信息，确定构件的吊装特征，进而将装配式构件打包成包围盒构件，计算所述包围盒构件在吊装时的吊装路径；划分装配式构件在吊装过程中的吊装分层区，确定所述吊装分层区的吊装放料位置和吊装投料位置，进而，利用预设的遗传算法计算装配式构件在吊装时的吊装序列对所述装配式构件进行构件仿真，得到仿真构件，利用预构建的物理引擎结合吊装路径和吊装序列，构建仿真构件的吊装仿真动画，根据吊装仿真动画确定装配式构件的吊装方案。本发明可以提高装配式建筑构件吊装的效率。
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公开(公告)号：CN116258696A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310129687.8
申请日：2023-02-16
申请人： 华南理工大学 , 广东筠诚建筑科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数字图像相关的屈曲识别方法，该识别方法包括以下步骤：S1、在试验件表面喷涂随机散斑或规则图案，并校准数字图像相关的测量系统；S2、通过测量系统不断采集试验件表面的散斑图像；S3、在采集到的散斑图像上划分网格；S4、利用分析软件通过数字图像相关技术对采集到的散斑图像计算分析处理；S5、根据全场应变分布图依次求取相邻网格节点的应变场梯度、每张散斑图像中应变场总梯度模及应变场总梯度模G归一化梯度，最终获取屈曲开始的散斑图像序号；S6、根据对应的试验件的全场应变分布图获取屈曲开始的位置。本发明在局部屈曲发展缓慢区域也能通过设定计算阈值确定局部屈曲发生时刻。
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