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公开(公告)号：CN118196432A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410170832.1
申请日：2024-02-06
申请人： 中国国家铁路集团有限公司 , 西南交通大学 , 川藏铁路有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/52 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种隧道掌子面裂隙特征提取方法、装置、设备及介质，方法包括如下步骤：获取掌子面影像并进行预处理；将预处理后的影像进行分幅处理，对于分幅后的影像进行结构分类；将分类后的掌子面分幅影像根据所属类别分别输入对应类别的语义分割模型中，得到不同类别分幅影像的裂隙分割图像；将整张掌子面影像输入到基于空间注意力机制的掌子面区域分割模型中进行分割，得到掌子面区域分割图像；将不同类别分幅影像的裂隙分割图像根据位置信息拼接为完整的掌子面分割图像，根据掌子面区域分割图像统计掌子面区域内的裂隙分布情况。通过本发明能实现掌子面裂隙自动提取，准确率得到大幅提升，为后续对掌子面破碎程度评估提供准确数据。
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公开(公告)号：CN115859422A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211427806.X
申请日：2022-11-15
IPC分类号： G06F30/13 , G06V10/764 , G06F30/27
摘要： 本发明提供一种基元库驱动的桥梁BIM逆向建模方法、系统及装置，所述方法的步骤包括：接收采用雷达扫描的获取的桥梁点云结构图，将桥梁点云结构图输入到预设的深度学习网络模型中，深度学习模型将桥梁点云结构图分割为多个子结构图；基于子结构图中的点云计算结构参数，基于结构参数将子结构图在预设的基元库中进行匹配，在基元库中匹配得到子结构图对应的参照模型，基元库包括多种部件，每种部件均预设有多个参照模型；获取匹配出的参照模型预设的待修改参数类型，基于子结构图中各个点云的位置计算所述待修改参数类型的实际参数数值，将参照模型中待修改参数类型的参数数值修改为对应的所述实际参数数值，得到对应每个子结构图的实际子模型。
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公开(公告)号：CN117218063A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311054205.3
申请日：2023-08-21
申请人： 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁第一勘察设计院集团有限公司 , 西南交通大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及摄影测量与计算机视觉技术领域，涉及一种基于施工阶段吊篮空间位置变化的桥体施工进度监测方法，包括：步骤1，对桥梁施工场景进行扫描，采集时序无人机激光点云数据；步骤2，使用包含桥梁吊篮的三维点云样本集训练并生成误差最小的语义分割神经网络模型，将待测点云输入该训练模型，提取每幅桥梁施工场景点云中的所有吊篮点云；步骤3，提取待检测两个工期吊篮点云的语义特征点，确定其拓扑结构，通过制定相似度判断规则匹配两工期的同名吊篮；步骤4，对同名吊篮进行空间配准，获取两工期吊篮的空间位置变化量。本发明能够通过吊篮在空间中的不同位置，计算其在空间中的位姿变换，反馈桥梁主体施工进度。
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公开(公告)号：CN117249814A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310940943.1
申请日：2023-07-28
申请人： 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁第一勘察设计院集团有限公司 , 西南交通大学
摘要： 本发明涉及自动控制技术领域，涉及一种消费级相机与惯性导航系统集成的测量装置及方法，装置包括INS板卡，INS板卡分别连接有GNSS天线与微型控制电脑，微型控制电脑连接有微型控制芯片，微型控制芯片额外连接有消费级相机，消费级相机额外连接INS板卡。本发明能较佳地进行消费级相机与惯性导航系统集成的测量。
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公开(公告)号：CN110517353A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910813750.3
申请日：2019-08-30
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开基于二维矢量图及少量高程点的快速建筑物三维重建方法，包括：S100、提取二维矢量多边形数据和高程点，高程点包括地面点、屋檐点和屋脊点三个类别；S200、二维矢量多边形之间的拓扑关系及其与高程点对应关系判定；S300、二维矢量多边形的主方向判定与边界调整；S400、模型基元的构建规则设计和类别判定；S500、屋脊线，和模型基元的顶面、底面和墙面的生成。本发明的二维矢量数据来源多样化，可以充分利用已有的测绘外业、规划数据、DOM数据、DSM数据、三维点云或网格数据；交互编辑的难度与效率大大改善，从二维上进行编辑比三维上简单高效，只需配合少量高程点即可；模型的高度规则化，自动规则化约束，生成的模型满足平行垂直等各项约束。
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公开(公告)号：CN118395987A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410411395.8
申请日：2024-04-08
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/09
摘要： 本发明提出了一种基于BERT的多神经网络的滑坡危险性评估命名实体识别方法，该方法主要包括了以下内容：(1)获取包含滑坡危险性评估的英文文献，采用Stanford CoreNLP自然语言工具包和BIO标记法对文献摘要进行标注，标注包含滑坡发生位置、滑坡影响因子及滑坡危险性评估方法信息；(2)将滑坡危险性评估语料按照一定的比例划分为训练集、测试集和验证集，采用BERT模型以及变体模型(如ALBERT和RoBERTa)作为预训练语言模型对滑坡危险性评估数据集进行编码，对比不同模型的命名实体识别效果，获取上下文语义依赖信息生成更具代表性和表达能力的词向量；(3)将得到的词向量输入BiLSTM层学习文本长距离语义信息，之后将捕捉到的语义向量输入CRF解码层进行解码，得到滑坡危险性评估领域的最优命名实体识别结果。本发明通过BERT及其变体模型在自然语言处理方面的强大效果，同时利用BiLSTM和CRF融合特征向量用于滑坡危险性评估命名实体识别任务，具有更强的特征提取能力。
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公开(公告)号：CN116203544A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310147842.9
申请日：2023-02-21
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G01S7/497
摘要： 本发明公开了一种移动测量系统往返测回无控自检校方法、装置及介质，基于移动测量系统对向开行获取的往返测回数据，首先利用数据中的三维特征点进行匹配，在先验位姿约束下提取可靠的同名特征点，然后构建移动测量系统安置误差自检校模型，建立受系统安置误差影响的同名点虚拟观测方程并确定权重优化模型，最终实现安置参数的可靠平差解算和修正。本发明仅需要利用移动测量系统对向开行的数据就可以进行自检校，整个检校过程具备了自检校技术的效率高、灵活性强、便捷等特性，具有广阔的使用前景。
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公开(公告)号：CN118411398A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410617846.3
申请日：2024-05-17
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了一种小型瓷器三维几何与光学材质重建方法与装置，其中，方法包括：搭建模型数据采集平台；采集平台上模型的多站高动态范围影像数据以及采集对应模型影像数据的三维点云数据；参检校和恢复相机外方位元素；获得影像最终SFM结果和模型完整融合点云；将完整点云模型网格化，并进行纹理贴图映射；得到掩膜影像；构建漫反射与高光光学表面材质神经网络模型。本发明属于近景摄影测量和计算机视觉、计算机图形学技术领域，具体是一种小型瓷器三维几何与光学材质重建方法与装置。定义损失函数和精度指标，通过可微分光栅化神经网络模型训练，得到重建后的非朗伯体物理光学材质三维瓷器表面模型，实现小型瓷器模型的数字化三维重建。
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公开(公告)号：CN117076697A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310916837.X
申请日：2023-07-25
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F16/51 , G06F16/583
摘要： 本发明属于遥感影像自然资源监测领域，具体公开了一种非农化遥感监测知识库高效检索与辅助辨识方法及系统，方法包括：自然资源地表要素历史图像及对应实地照片数据处理与知识库构建；定义深度特征描述符与大规模图像特征描述提取；基于特征相似性聚类的特征库分级索引构建；待检索图像特征描述符提取；多层次相似性度量与N近邻交互式实时检索；知识库信息实时调绘完成耕地非农化疑难图像辅助辨识。本发明基于历史调查数据自动构建包含海量自然资源图像的知识库，并构建高效、准确的特征描述符与分级索引结构，辅助作业人员实现交互式实时图像检索与可靠的疑难图像辨识，能显著提高耕地非农化监测外业实地核查工作的有效性，实现广域范围地表自然资源周期性监测降本增效。
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公开(公告)号：CN116385906A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310234720.3
申请日：2023-03-10
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及地质灾害监测技术领域，具体公开了一种基于深度学习的边坡灾害轻巧感知系统、设备及平台，系统包括：边坡灾害样本库构建模块；边坡灾害信息实时提取模型构建模块；全局特征提取模块和非局部特征提取模块；边坡灾害信息实时提取模型训练模块；量化压缩模块。本发明系统能在嵌入式设备上实现模型量化部署，将设备搭载在无人机平台上，通过无人机的相机模块获取影像数据，并实时传输到平台，通过平台对影像数据进行边坡信息提取，实时传输至地面控制端，从而解决现在灾后救援时获取边坡信息速度慢、精度低的问题，实现对灾后抢险区域内边坡灾害的实时感知。
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