公开(公告)号：CN112102246A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010829576.4

申请日：2020-08-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 王浩 ,  徐寅飞 ,  温学华 ,  倪有豪 ,  赵楷林 ,  王飞球 ,  谢以顺 ,  茅建校

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种箱涵顶进过程中两侧支墩稳定性评估方法，按照一定频率，对工业相机所拍摄到的支墩视频进行抽帧，在第一帧中选取多个监测像素点，获取每个监测像素点对应三维矩阵；然后每相邻两帧中，根据上一帧的监测像素点对应三维矩阵判别搜索上一帧的监测像素点在下一帧中的关联性点，获取关联性点对应的三维矩阵，所述下一帧中的关联性点作为下一帧的监测像素点；根据每一帧中每个监测像素点的平面坐标，转化为空间三维坐标；每相邻两帧中，将多个监测像素点之间的位置关系做比对，得到应变数据，设定应变预警阈值，判别是否给出预警，以便采取措施防止支墩失稳；具有安装简便、判别精度高、能够实时判别的优点。

公开(公告)号：CN111985499A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010717371.7

申请日：2020-07-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 茅建校 ,  万亚华 ,  倪有豪 ,  温学华 ,  赵恺雍 ,  庞振浩 ,  谢以顺 ,  王飞球 ,  王浩

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的高精度桥梁表观病害识别方法：包括图像预处理阶段、仿真图像生成阶段和表观病害识别阶段。在图像预处理阶段，对包含病害图像的训练集进行高斯滤波和图像像素均衡化处理。在仿真图像生成阶段，采用生成对抗网络学习训练集的数据分布模式，据此生成仿真图像，从而增大训练集的数据规模。在病害识别阶段，采用增大后的病害训练集对YOLO模型进行训练，并将训练后的模型用于桥梁表观病害识别。在训练数据集规模较小时，本发明采用生成对抗网络扩大了神经网络训练数据集的规模，保证了YOLO模型进行表观病害识别的精度。

公开(公告)号：CN112613097A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011479172.3

申请日：2020-12-15

Applicant: 中铁二十四局集团江苏工程有限公司 ,  东南大学

Inventor： 王飞球 ,  金顺利 ,  谢以顺 ,  李超男 ,  王春峰 ,  倪有豪 ,  温学华 ,  茅建校 ,  王浩

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的BIM快速化建模方法，具体步骤为：1)对施工蓝图进行拍照，获得施工图图像；2)对施工图图像进行预处理获得完整训练集；3)搭建用于多类别目标识别的深度卷积神经网络模型；4)基于上述深度卷积神经网络模型获取构件类别及相应位置；5)在BIM引擎软件中生成建筑信息模型。本发明采用图像像素均衡化提升施工图图像的清晰度，运用拉普拉斯高斯算子优化构件边界，进行数据增强增加数据集，提高模型对于构件的识别精度；基于多类别目标识别网络模型，实现对构件特征快速识别并返回位置信息；将构件空间位置、几何尺寸信息进行转换格式转换，实现在BIM引擎软件中快速建立BIM模型。

公开(公告)号：CN112102246B

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202010829576.4

申请日：2020-08-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 王浩 ,  徐寅飞 ,  温学华 ,  倪有豪 ,  赵楷林 ,  王飞球 ,  谢以顺 ,  茅建校

IPC: G06T7/00 ,  G06V20/40 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种箱涵顶进过程中两侧支墩稳定性评估方法，按照一定频率，对工业相机所拍摄到的支墩视频进行抽帧，在第一帧中选取多个监测像素点，获取每个监测像素点对应三维矩阵；然后每相邻两帧中，根据上一帧的监测像素点对应三维矩阵判别搜索上一帧的监测像素点在下一帧中的关联性点，获取关联性点对应的三维矩阵，所述下一帧中的关联性点作为下一帧的监测像素点；根据每一帧中每个监测像素点的平面坐标，转化为空间三维坐标；每相邻两帧中，将多个监测像素点之间的位置关系做比对，得到应变数据，设定应变预警阈值，判别是否给出预警，以便采取措施防止支墩失稳；具有安装简便、判别精度高、能够实时判别的优点。

公开(公告)号：CN111985499B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202010717371.7

申请日：2020-07-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 茅建校 ,  万亚华 ,  倪有豪 ,  温学华 ,  赵恺雍 ,  庞振浩 ,  谢以顺 ,  王飞球 ,  王浩

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的高精度桥梁表观病害识别方法：包括图像预处理阶段、仿真图像生成阶段和表观病害识别阶段。在图像预处理阶段，对包含病害图像的训练集进行高斯滤波和图像像素均衡化处理。在仿真图像生成阶段，采用生成对抗网络学习训练集的数据分布模式，据此生成仿真图像，从而增大训练集的数据规模。在病害识别阶段，采用增大后的病害训练集对YOLO模型进行训练，并将训练后的模型用于桥梁表观病害识别。在训练数据集规模较小时，本发明采用生成对抗网络扩大了神经网络训练数据集的规模，保证了YOLO模型进行表观病害识别的精度。

公开(公告)号：CN212159379U

公开(公告)日：2020-12-15

申请号：CN202020892493.5

申请日：2020-05-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 林子琪 ,  温学华 ,  高祥

IPC: G01N3/10

Abstract: 本实用新型公开了一种灌浆套筒黏结性能测试装置，包括位于试验机上的钢板，所述的钢板顶部固定有荷载传感器，所述的荷载传感器和钢板中央贯穿有中心杆件，所述中心杆件的底部铰接有挂钩，挂钩上悬挂有固定在套筒外侧的U型板材，所述的套筒内预埋有筋材，套筒两侧均吸附有位移计，所述的位移计分别连接在筋材与套筒内部材料相接触的两端。本实用新型不仅可以实现单侧锚固筋材的液压拉伸应力测量，测出筋材内外侧的滑移量，还可以在拉伸过程中通过自主滑动实现自动精准对中，尽可能减少对中误差对试验产生的影响，结构简单易操作。