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公开(公告)号：CN114331960A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111410875.5
申请日：2021-11-25
Applicant: 广州大学
Inventor： 蔡长青
Abstract: 本发明公开了一种基于DenseNet网络的损伤定位方法、装置和存储介质，包括以下步骤：获取钢结构图像，对钢结构图像进行预处理；构建DenseNet网络，所述DenseNet网络包括特征提取器和损伤分类器，实现特征提取和损伤分类功能；训练所述DenseNet网络，得到训练后的DenseNet网络；使用训练后的DenseNet网络对钢结构图像进行损伤定位。本发明所公开的DenseNet网络与其它深度学习网络相比有计算量小、运算效率高的优势，所引入的可视化技术也可令钢结构损伤更易被识别。
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公开(公告)号：CN110595364B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910809508.9
申请日：2019-08-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CCD相机的空间位移与应变测量装置和方法，包括CCD彩色相机、第一分光镜、第二分光镜、第一反射镜、第二反射镜、第三反射镜；所述第一反射镜、第一分光镜和第二分光镜组成第一光路，所述第二反射镜、第一分光镜组成第二光路，所述第三反射镜、第二分光镜和第一分光镜组成第三光路；所述第一光路、第二光路和第三光路均进入所述CCD彩色相机；所述CCD彩色相机用于通过所述第一光路、第二光路和第三光路进行拍摄。本发明设备结构简单，不需要任何同步触发装置来实现同步数据采集，相当于采用三个CCD相机从三个方向进行拍摄，使得计算结果更加精确，而且本发明对被测物体表面的形状没有任何限制，应用灵活。
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公开(公告)号：CN114140621A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111324162.7
申请日：2021-11-09
Applicant: 广州大学
Inventor： 蔡长青
Abstract: 本发明公开了一种点云数据的特征提取方法、系统、计算机装置和存储介质，点云数据的特征提取方法包括对点云数据分别进行多组局部特征提取处理，对全部局部特征提取处理各自输出的局部特征进行最大池化，提取出多个局部特征，对全部局部特征提取处理各自输出的局部特征进行最大池化，获得全局特征；将全部局部特征与全局特征连接，获得多尺度特征等步骤。本发明所获得的多尺度特征包含了局部特征和全局特征，因此既能够表达被测物体的整体几何信息，又有效地描述被测物体中的杆和柱等高大物体等的局部细节几何信息，容易在一个流程中兼顾全局特征和局部特征的提取，从而达到较高的特征提取效率。本发明广泛应用于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN114140390A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111291405.1
申请日：2021-11-02
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督语义分割的裂纹检测方法及装置。方法主要包括以下流程：获取待检测裂纹图像；将裂纹图像输入学生模型和教师模型进行训练，通过训练得到的损失函数的梯度下降对学生模型的权重进行更新；通过学生模型权重的指数移动平均值更新教师模型的权重；对训练模型进行精确度评价。学生模型和教师模型具有同样的以EfficientNet为编码器、UNet为解码器的网络结构，可高效提取多尺度的裂纹特征信息，并同时减少图像信息的损失。本发明还采用了半监督学习手段，在注释工作量上有所降低。实验表明，本发明可在降低数据注释工作量的同时保持较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN113808103A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111086027.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 广州大学
Inventor： 蔡长青
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的路面坑洼自动检测方法、设备和存储介质。包括以下步骤：对路面进行图像采集；通过SFM对路面图像进行三维重建，得到路面的正射影像；通过深度可分离卷积网络对图像进行路面坑洼特征分割，得到三维路面坑洼分割模型；测量三维路面坑洼分割模型中坑洼的口径和体积。本发明将先进的机器学习技术引入路面坑洼检测领域，采用SFM对路面坑洼图像进行三维重建，建模精度达到毫米级；同时应用了深度可分离卷积网络进行特征提取分割，减少了模型参数，提高了运算效率。有助于本领域技术人员实现高精度的路面坑洼体积自动测量，为进一步深入优化测量方法提供了新的起点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113479727A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110625076.3
申请日：2021-06-04
Applicant: 广州大学
Inventor： 蔡长青
Abstract: 本发明公开了一种施工升降机的控制系统、方法、装置及存储介质，该系统包括远程寻呼机、中央组控制器、中央服务器、传感器和自动控制器；本发明中中央组控制器根据接收到的呼叫信号、呼叫楼层信息和施工升降机当前状态，利用DQN算法能够得到最优控制策略，在根据最优控制策略向相应的自动控制器发送相应的控制命令，使得相应自动控制器能够根据接收到的控制命令控制施工升降机的动作，进而可使施工升降机的总运输时间最小化，降低了乘客的等待时间和施工升降机的升降时间，有助于缩短工程进度，提高施工升降机的运输效率。本发明可广泛应用于施工升降机的控制技术领域。
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公开(公告)号：CN113129271A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110325983.6
申请日：2021-03-26
Applicant: 广州大学
Inventor： 蔡长青
Abstract: 本申请公开了一种建筑中钢筋间距的检测方法、系统、装置及存储介质。该方法通过采集批量的钢筋的点云图数据和参数数据；将点云图数据输入到机器学习模型，提取点云图数据的多种第一特征数据；将参数数据输入到机器学习模型，提取参数数据的多种第二特征数据；根据第一特征数据和第二特征数据，对机器学习模型进行特征选择；通过特征选择后的机器学习模型预测第一钢筋的第一直径和第二钢筋的第二直径；根据第一直径和第二直径，确定第一钢筋和第二钢筋之间的间距。该方法可以有效提高对建筑中钢筋间距检测的准确性，有利于建筑的高质量施工，提高建筑的安全可靠性。本申请可广泛应用于建筑技术领域内。
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公开(公告)号：CN113128346A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110305684.6
申请日：2021-03-23
Applicant: 广州大学
Inventor： 蔡长青
Abstract: 本申请公开了一种起重机施工现场的目标方法、系统、装置及存储介质。该方法通过起重机上安装的立体摄像机获取起重机前方的图像数据，并从所述图像数据中提取二维图像数据和三维图像数据；通过训练好的目标检测模型检测所述二维图像数据中的目标起重物，得到所述目标起重物的边界框；根据所述边界框对所述二维图像数据进行图像处理，提取得到所述目标起重物的轮廓的线段和端点；对所述端点进行聚类分析，得到所述目标起重物的顶点组；根据所述顶点组和所述线段，从所述三维图像数据中确定所述目标起重物的质心坐标。该方法可以有效提高起重机自动识别目标起重物的准确性，有利于建筑的高效率、高质量施工。本申请可广泛应用于建筑技术领域内。
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公开(公告)号：CN113112119A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110277140.3
申请日：2021-03-15
Applicant: 广州大学
Inventor： 蔡长青
Abstract: 本申请公开了一种建设项目环境影响评估方法、系统和存储介质，所述方法包括获取所述建设项目的建筑信息模型和项目寿命；提取所述建筑信息模型的元素信息；根据所述材料名称获取材料环境影响评分；根据所述材料属性、所述项目寿命和所述材料施工影响评分计算项目环境影响评分。本申请实施例从建设项目的建筑信息模型中提取材料信息，并获取材料对应的材料环境影响评分，根据材料环境影响评分和材料信息进行建设项目的环境影响评估。相较于现有的人工评估方法，本申请的建设项目环境影响评估方法的评估效率更高。本申请可广泛应用于环境影响评估技术领域中。
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公开(公告)号：CN110852183A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910999764.9
申请日：2019-10-21
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种未佩戴安全帽人员识别方法、系统、装置和存储介质，所述方法包括获取至少一张实景图像，使用YOLO模型分别对各所述实景图像进行处理，获取未佩戴安全帽人员识别结果，选择出最优识别结果，以及根据所述最优识别结果，标记出各所述实景图像中的未佩戴安全帽人员等步骤。本发明从不同的YOLO模型所输出的未佩戴安全帽人员识别结果中选择出最优识别结果，可以减小拍摄实景图像的过程中以及不同YOLO模型对实景图像的处理过程中产生的误差，提高识别准确率；根据最优识别结果标记出未佩戴安全帽人员，可以进一步进行提醒等工作，从而及时地制止不佩戴安全帽的行为，保障安全生产。本发明广泛应用于安全生产技术领域。
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