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公开(公告)号：CN111428381A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010288304.8
申请日：2020-04-14
Applicant: 中国交通建设股份有限公司吉林省分公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提出一种建筑BIM数据与评价数据转换系统，包括：基础数据模块、数据转换模块、层次树形数据模块和评价界面模块，其中，所述基础数据模块包括设计数据与性能指标数据；所述数据转换模块包括设计数据导出插件单元与性能指标数据转换单元；所述层次树形数据模块包括设计数据bim-tree与性能指标数据indicator-tree；所述评价界面模块包括界面配置单元、功能接口单元、交互处理单元、扩展支持单元。通过上述方案，分析了设计数据、性能指标数据和中间层数据特点，将关系化的设计数据和层次化的性能评价数据转换为对象之间的互操作，打通了彼此之间的界限，使得两种数据可以交互和存储。此外，本发明的实施方式提供了一种数据转换方法、设备以及存储介质。
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公开(公告)号：CN115993440B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202211440624.6
申请日：2022-11-17
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种路面坑槽的演化规律分析方法，属于道路检测领域。本发明基于坑槽的深度信息和轮廓信息，构建了坑槽深度分布因子和扩张因子，分别用于表征坑槽的深度分布和平面分布，通过采集不同时间对应的深度分布因子和扩张因子，计算坑槽深度分布因子变化梯度和扩张因子变化梯度，实现了坑槽在深度和平面两个方向演化规律的分析，可以准确判断坑槽的发育方向和发育速度，进而推测出坑槽的形成原因，可通过采取科学的养护措施修复坑槽病害，降低养护成本，提高车辆行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN116220713A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310186685.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: E21D9/093 , E21D9/06 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于盾构施工控制技术领域，并具体公开了一种盾构施工条件下盾构机姿态自适应控制方法及系统。所述方法包括：构建用于TBM姿态自适应控制的虚拟施工环境；确定TBM掘进过程中强化学习模型的状态和奖励，其中，TBM的状态根据本构关系进行更新，奖励用于前进速度和TBM姿态；基于上述虚拟施工环境、状态和奖励，构建盾构掘进施工过程中的DGDPG模型，并对DGDPG模型进行优化训练；基于优化训练后的DGDPG模型，对TBM掘进过程进行评估。本发明针对传统盾构掘进过程中不可重复、控制精度差、智能化水平低等特点，实现基于深度强化学习方法的盾构机掘进姿态高精度自适应控制，从而克服目前盾构机姿态预测以及优化方法在工程应用中的不足。
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公开(公告)号：CN110751160B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201911048196.0
申请日：2019-10-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种图像中物体的检测方法、装置及系统，该方法，包括：获取场景的焦点堆栈，所述焦点堆栈包括同一场景聚焦在不同深度平面上的聚焦切片，通过深度卷积神经网络对所述焦点堆栈进行多层次特征提取，得到所述焦点堆栈的L层特征；其中，L为大于1的自然数；通过卷积长短期机器模型对每一层特征进行融合处理，得到所述焦点堆栈的L层聚焦融合特征；对所述L层聚焦融合特征进行多层次特征融合处理，得到目标聚焦融合特征，对所述目标聚焦融合特征进行卷积处理，并通过激活函数对卷积处理后的特征进行激活，得到显著图像。以提高在复杂环境场景图像中检测物体的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114169091A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111370384.2
申请日：2021-11-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种工程机械部件剩余寿命的预测模型建立方法及预测方法，属于剩余寿命预测领域，包括：建立初始神经网络模型，其以机械部件在时间步t～t+W‑1的状态监测数据为输入，用于预测时间步t+W‑1时的剩余寿命模型包括：第一注意力网络，用于基于自注意力机制获取中各时间步的注意力权重并赋予相应的时间步，得到Z；时间卷积网络，用于对Z进行特征提取，得到U；第二注意力网络，用于获取U中各通道的注意力权重并赋予相应的通道，得到及预测模块，用于对中的各通道特征进行融合并激活，以得到获得训练数据集，并对初始神经网络模型进行训练，以获得机械部件剩余寿命预测模型。本发明能够提高模型预测性能以及剩余寿命预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108961196B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201810643503.9
申请日：2018-06-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图的3D注视点预测的显著性融合方法，包括显著图生成和基于图的融合，所述显著图生成，包括从原始视频序列中获取每帧原始图片的显著图；所述基于图的融合，包括：以原始图片中每个超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束最小，同时原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异最小为目标，结合显著图，构建原始图片的能量函数；在原始图片中求解能量函数，得到目标显著图。本发明考虑了超像素点与其相邻超像素点之间的显著度平滑约束，以及原始图片与其相邻原始图片之间的显著性差异，使得本发明显著性融合方法在多模态特征融合过程中的不同模态特征预测显著性较好。
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公开(公告)号：CN113205579A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110468194.8
申请日：2021-04-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本申请提供一种三维重建方法、装置、设备及存储介质。首先获取预设数量目标对象的不同张视图，根据第一预设神经网络算法及每张视图得到点特征数据并结合第二预设神经网络算法进行预设视图内转换以及预设视图间转换以得到每张视图的点云结果，最后基于预设损失函数获取点云结果的交集生成目标点云结果，完成三维重建目标对象。充分考量每张视图内及每张视图间的特征，利用各视图的互补性和一致性有效提高重建结果精度。并且，所设置的预设损失函数从完整度和准确度两方面约束点云结果，避免重建结果出现孔洞、表面分布不均或不合理等问题，保障理想重建效果。
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公开(公告)号：CN113177470A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110466638.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供一种行人轨迹预测方法、装置、设备及存储介质，构建时空图，时空图包括多个时刻下的当前视频帧对应的空间图，空间图包括目标节点以及各个目标节点之间的连接边。根据目标节点的节点属性以及连接边的连接边属性确定目标对象的最终空间属性值，节点属性包括目标对象的场景特征和轨迹特征，连接边属性包括两个目标对象之间的交互强度。根据多个时刻下的最终空间属性值确定目标对象的时间依赖关系。根据时间依赖关系预测预设时间长度的视频帧中各个目标对象的轨迹。将场景特征和轨迹特征作为节点属性，根据节点属性和连接边属性进行交互强度优化，得到最终空间属性值，提高了复杂场景下的行人轨迹预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112862907A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110068051.8
申请日：2021-01-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种显微图像校正方法、装置、设备、存储介质及产品，该方法包括：获取待校正的多个显微图像，并对各显微图像进行分割，以生成对应的切片图像，切片图像包括所述显微图像中的切片区域；对各切片图像进行关键点检测，根据各切片图像的关键点确定切片图像之间的匹配图像对，匹配图像对中包括互相匹配的两个切片图像；将匹配图像对中的其中一个切片图像确定为校正基准图像，另一个切片图像确定为目标校正图像，并根据校正基准图像的关键点和目标校正图像的关键点对目标校正图像进行像素点的像素值校正。本发明实施例的显微图像校正方法，可以生成经过校正后的切片图像，图像质量更高。
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公开(公告)号：CN108648222A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810393688.2
申请日：2018-04-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结构光深度数据空间分辨率的提升方法及装置。其中，该方法包括：采集多张投影条纹图像，其中，多张投影条纹图像是对预设物体表面的投影条纹进行拍摄得到的多张条纹图像；对多张投影条纹图像进行相位分析，得到多组相位数据；根据多组相位数据，提升与预设物体表面对应的结构光深度数据空间分辨率，以得到提升空间分辨率的结构光深度数据。本发明解决了相关技术中无法提升结构光深度数据的空间分辨率的技术问题。
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