公开(公告)号：CN117214243A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311178289.1

申请日：2023-09-13

申请人： 中南大学 ,  长沙理工大学

发明人： 周中 ,  杨豪 ,  张九州 ,  周诗荣 ,  李振潇 ,  李昕

IPC分类号： G01N27/04 ,  G06F18/24 ,  G06F17/18

摘要： 本发明提供了一种残积土导电系数修正方法，所述残积土被假定由细粒土体和粗粒碎石混合构成的；所述残积土导电系数修正方法包括构建残积土的并联模型，并计算并联模型的导电系数σF‑C(P)；构建残积土的串联模型，并计算串联模型的导电系数σF‑C(S)；构建残积土的串并联混合模型，并计算串并联混合模型的导电系数σF‑C(SP)；对串并联混合模型的导电系数σF‑C(SP)进行修正，获得修正后的残积土的导电系数σF‑CM(SP)。本发明修正后的导电系数σF‑CM(SP)与实验测量值吻合较好，具有一定的精度，解决了现有残积土导电系数计算不准确、适用性差的问题。

公开(公告)号：CN118799705B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411287621.2

申请日：2024-09-14

申请人： 中南大学

发明人： 周中 ,  李世帅 ,  闫龙宾 ,  周诗荣 ,  李洪昌 ,  李振潇 ,  李昕 ,  张九州

IPC分类号： G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

公开(公告)号：CN118799705A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411287621.2

申请日：2024-09-14

申请人： 中南大学

发明人： 周中 ,  李世帅 ,  闫龙宾 ,  周诗荣 ,  李洪昌 ,  李振潇 ,  李昕 ,  张九州

IPC分类号： G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的隧道病害识别方法、设备及介质，所述方法步骤包括：构造数据集；构造目标检测网络；采用数据集训练所述目标检测网络，得到目标识别模型；从隧道表面获取待检测的病害图像，输入目标识别模型中进行目标识别。本发明方法采用轻量视觉变换网络替换YOLOX中的主干网络，构造了目标检测网络；轻量视觉变换网络中的轻量可视化结构和倒残差瓶颈结构结合了全局感知能力和局部特征提取优势，有利于捕捉图像中的细节特征和全局上下文，提高了对复杂场景的理解能力，从而提高检测精度。