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公开(公告)号：CN118706597A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410714805.6
申请日：2024-06-04
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
摘要： 本发明涉及结构工程技术领域，具体为一种混凝土结构主应力的测量方法，包括有以下步骤，步骤1、选择尚未浇筑的混凝土构件内部合适测量点，将测量点标记为A，步骤2、选择六个应变计，设定混凝土结构内部A点区域，将六个应变计分别标记为应变计①～应变计⑥，并将应变计①固定在A点X轴方向上，应变计应变计②固定在A点Y轴方向上，应变计③固定在A点Z轴方向上。本发明的优点在于：与以往的单向表观应力测量方法相比，能够计算出主应力的大小以及方向，主应力更具象化的体现出混凝土结构受力的大小及具体方向，更能了解混凝土结构的内部受力状态，判别混凝土结构安全与否提供可靠依据，提高了该混凝土结构主应力的测量方法的实用性。
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公开(公告)号：CN118038283B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410449157.6
申请日：2024-04-15
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N20/00
摘要： 本申请提供一种沥青路面隐伏病害检测方法及设备，基于被确认过的过往参考检测信息对应的设定路面病害分类，可以预先确定沥青路面雷达成像图像对应多类设定路面病害分类的候选置信度，接着基于图像和对应的候选置信度进行病害检测，确定对应多类设定路面病害分类的预估置信度。由于对应的设定路面病害分类与被确认过的过往参考检测信息对应的设定路面病害分类一致的概率较高，那么除了图像，还引入被确认过的过往参考检测信息对应的设定路面病害分类进行辅助分析，以被确认过的过往参考检测信息对应的设定路面病害分类为对标，联合沥青路面雷达成像图像自身对沥青路面雷达成像图像进行分析，帮助增加对沥青路面雷达成像图像进行病害检测的精度。
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公开(公告)号：CN118038282A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410446141.X
申请日：2024-04-15
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种隧道病害检测方法及设备，对待检测隧道衬砌图像的检测环节，不仅考虑待检测隧道衬砌图像和隧道衬砌病害参考图像的图像表征向量，还将待检测隧道衬砌图像和隧道衬砌病害参考图像的图像表征向量之间的误差向量纳入考量，如此可以获得待检测隧道衬砌图像的本身语义和图像间的混合语义，这样可以更精准表征图像之间的语义匹配情况。进一步地，将待检测隧道衬砌图像与隧道衬砌病害参考图像的观测表征向量以及图像相关表征向量纳入考量，在更多层面去表征图像的特征，以对图像进行表征，更为精准地对隧道衬砌病害参考图像与待检测隧道衬砌图像之间的语义匹配关系进行表征，以增加图像之间匹配关系可靠性，便于对病害进行准确检测。
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公开(公告)号：CN118015568A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410415199.8
申请日：2024-04-08
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
IPC分类号： G06V20/54 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/00
摘要： 本申请提供一种基于人工智能的行车风险检测方法及系统，在网络调试环节，获取拟调试学习样例库，基于拟调试表征信息挖掘网络提取每一学习样例的表征载体。基于置信度映射组件获取每一学习样例的分类置信度序列，结合每一学习样例的分类置信度序列和先验标记确定得到类别推理代价。此外，结合每一学习样例的表征载体确定得到第一锚点偏离代价。通过两种代价对拟调试表征信息挖掘网络进行优化。基于此，通过多个不同共性程度的相关学习样例库用于网络的调试。采用度量学习完成不同共性程度的度量学习，同时结合多先验标记分类使得网络不仅拥有表征数据语义，加强网络对不同评估区间的共性度量结果的鉴别效果，还增加了网络的表征信息的质量。
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公开(公告)号：CN118010848B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410413990.5
申请日：2024-04-08
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
IPC分类号： G01N29/04 , G06F18/213 , G06F18/22 , G01N29/44 , G01V1/00
摘要： 本申请提供一种智能锚具积水检测方法及系统，对包含桥梁锚具的锚具超声信号分布张量中的各个锚具超声信号矩阵进行表征向量抽取后，基于调试完成的分布信息强化组件，基于各个锚具超声信号矩阵分别对应的分布情况，进行分布信息强化，基于强化表征向量与对照表征向量之间的共性评估系数确定是否具有积水情况，最后生成锚具超声信号分布张量的锚具积水识别信息。因为各对照表征向量是从相同桥梁锚具的无积水超声信号数据中抽取获得的，与无积水表征向量进行共性评估系数对比，可以精确高效地确定各个锚具超声信号矩阵是否具有积水。同时，因为没有积水的样本较容易获取，帮助增加积水检测的泛化性，降低应用难度。
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公开(公告)号：CN118038284A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410449249.4
申请日：2024-04-15
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/50 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本申请提供一种高速公路病害智能检测方法及系统，方案实施时，在获取第二可能性系数时，不仅考虑目标知识二元组中的第二图像描述知识与第一图像描述知识的共性度量系数，还将目标知识二元组的可靠系数纳入考量，分析全面，帮助得到可靠的分析结果。此外，目标知识二元组的可靠系数用以评估目标知识二元组的标注准确度，通过将目标知识二元组的可靠系数纳入考量，使得第二可能性系数的准确性得到提升，以便提高高速公路图像病害检测的精度。
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公开(公告)号：CN118038283A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410449157.6
申请日：2024-04-15
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N20/00
摘要： 本申请提供一种沥青路面隐伏病害检测方法及设备，基于被确认过的过往参考检测信息对应的设定路面病害分类，可以预先确定沥青路面雷达成像图像对应多类设定路面病害分类的候选置信度，接着基于图像和对应的候选置信度进行病害检测，确定对应多类设定路面病害分类的预估置信度。由于对应的设定路面病害分类与被确认过的过往参考检测信息对应的设定路面病害分类一致的概率较高，那么除了图像，还引入被确认过的过往参考检测信息对应的设定路面病害分类进行辅助分析，以被确认过的过往参考检测信息对应的设定路面病害分类为对标，联合沥青路面雷达成像图像自身对沥青路面雷达成像图像进行分析，帮助增加对沥青路面雷达成像图像进行病害检测的精度。
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公开(公告)号：CN118037738A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410440156.5
申请日：2024-04-12
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本申请提供一种沥青路面灌缝胶黏结性能检测方法及设备，以目标性能检测环境的检测对比素材集合中的匹配图像为前提生成再训练图像集合，通过再训练图像集合对基石特征表示网络在目标性能检测环境进行针对性细节优化，令获得的目标特征表示网络的特征表示性能与对应的目标性能检测环境更加匹配，使得基于目标特征表示网络得到的图像特征表示与目标性能检测环境的环境影响的关联性更强，增加灌缝胶检测的精确性。
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公开(公告)号：CN117447146A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311173603.7
申请日：2023-09-12
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
摘要： 本发明涉及混凝土技术领域，尤其是一种道路中分带滑模施工混凝土及其制备方法和应用，经水泥、粉煤灰、机制砂、细碎石、粗碎石、减水剂、水等原料选取，结合恰当配比设计，使得配制而成的混凝土坍落度和流动性得到均衡，降低了混凝土从滑模中滑出的难度，且保障了混凝土出滑模机后的坍落度维持在40‑45mm，出机后的坍落度维持在15‑20mm，提高了滑模成型效果；同时，使得混凝土出机成型后3d抗压强度得到提升，改善了中分带成型和防撞效果。
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公开(公告)号：CN118010848A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410413990.5
申请日：2024-04-08
申请人： 贵州黔通工程技术有限公司
IPC分类号： G01N29/04 , G06F18/213 , G06F18/22 , G01N29/44 , G01V1/00
摘要： 本申请提供一种智能锚具积水检测方法及系统，对包含桥梁锚具的锚具超声信号分布张量中的各个锚具超声信号矩阵进行表征向量抽取后，基于调试完成的分布信息强化组件，基于各个锚具超声信号矩阵分别对应的分布情况，进行分布信息强化，基于强化表征向量与对照表征向量之间的共性评估系数确定是否具有积水情况，最后生成锚具超声信号分布张量的锚具积水识别信息。因为各对照表征向量是从相同桥梁锚具的无积水超声信号数据中抽取获得的，与无积水表征向量进行共性评估系数对比，可以精确高效地确定各个锚具超声信号矩阵是否具有积水。同时，因为没有积水的样本较容易获取，帮助增加积水检测的泛化性，降低应用难度。
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