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公开(公告)号：CN117128923A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311145738.2
申请日：2023-09-06
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心
IPC: G01C5/00
Abstract: 本发明提供一种基于光学特征分析的大坝不均匀沉降监测装置及方法，首先，将激光发射器与激光标靶分列大坝沉降产生的错动缝的两侧，同时针对坝体错动量较小难以明显观测的问题，通过在激光发射器和激光标靶间布设平凹透镜的方式将坝体错动值放大；其次，采用摄像机连续抓取含有激光投射点的激光标靶图像，并传输至监测终端进行实时分析；然后，通过像素值计算和小波滤噪的方法，将激光标靶图转化为高质量的单通道灰度图像；最后，基于霍夫圆检测和霍夫直线检测算法，提取出激光标靶图中激光投射点、基准圆、水平轴、竖直轴的特征信息，并通过光学特征计算获得大坝的竖直方向错动值和上下游方向错动值。
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公开(公告)号：CN115638835A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211224726.4
申请日：2022-10-09
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及水工结构安全监测领域，更确切地说，它涉及一种基于图像识别算法的量水堰流量自动监测方法及装置，该量水堰流量自动监测方法包括：S1、在量水堰堰槽侧壁安装浮子式水位装置，并在量水堰附近安装视频监控装置；S2、通过视频监控装置获取浮子式水位装置的正面清晰图像；S3、进行圆盘图像圆形边界检测，得到圆形表盘的圆形边界线；同时，对图像进行裁剪，得到圆形区域图像；S4、得到含有浮子式水位装置的连杆及圆形边界线的二值图；并对二值图进行开运算与霍夫直线检测，保留连杆；S5、得到连杆在圆盘中的角度；S6、计算堰上水头大小和量水堰流量大小；S7、远程检验量水堰流量是否真实发生了显著变化；S8、显示结果。
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公开(公告)号：CN115130551A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210591824.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心
Abstract: 本发明提供了一种基于全卷积神经网络的大坝安全监测数据异常值识别方法，涉及大坝安全监测技术领域，包括如下步骤：S1.采集含大量不同类型异常值的大坝安全监测数据序列，并制作数据子序列集；S2.对S1中的数据子序列集中的异常值进行分类标记，并归一化处理，得到大坝安全监测异常数据样本集；S3.构建一维全卷积神经网络模型；S4.将S2中的大坝安全监测异常数据样本集输入S3中的模型进行训练，得到大坝安全监测数据异常值识别模型；S5.将待识别数据进行S1中的数据子序列集制作，并进行S2中的归一化处理；S6.将S5中归一化处理后的数据输入S4中的异常值识别模型中，得到待识别数据的异常值分类标记，解决了大坝安全监测数据异常值人工识别费时费力的技术问题。
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公开(公告)号：CN111709465A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010497120.2
申请日：2020-06-04
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心
Abstract: 本发明涉及一种大坝安全监测数据粗差智能识别方法，无须人为制定评判规则和阈值，又能够准确高效处理大批量多类型监测数据。本发明的技术方案是：S1、读入待检测的大坝安全监测数据，数据格式为[时间，数据]；S2、采用无监督学习算法对待检测的监测数据序列进行检测，识别显著异常的数据，并标记疑似粗差数据Ⅰ和可能正常数据Ⅰ；S3、对可能正常数据Ⅰ采用滤波算法进行平滑处理，将原数据减去平滑处理后的数据得到残差，并再次使用无监督学习算法对数据序列的残差进行检测，根据残差分类识别出可能异常数据，标记疑似粗差数据Ⅱ和可能正常数据Ⅱ；本发明适用于大坝安全监测领域及其他时间序列数据检测领域。
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公开(公告)号：CN117709726A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311788153.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心 , 中国长江电力股份有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06N3/084 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种多指标和多规则融合的大坝分级监控预警方法，其中预警指标由静态指标、准静态指标、动态指标和模式指标构成，预警规则由基于过程监控理念的多种规则构成，最终实现多指标多规则融合的大坝安全分级监控预警。本发明通过多指标多规则融合的方法实施大坝运行性态异常现象的全过程监控预警，实现了尽早发现异常征兆并预警，为大坝安全监控和早期风险识别提供了有效的技术手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116486432A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310332702.9
申请日：2023-03-31
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心
IPC: G06V40/10 , G06V20/70 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种大坝表面动物智能识别及追踪方法，预先使用红外热成像摄像机采集大量可能闯入大坝范围内动物在不同姿态下的热成像图片，采用深度学习算法对标注有动物位置的热成像样本进行训练，实现热成像图片中动物区域的自动检测；然后，基于红外热成像图片的色阶梯度算法实现动物体型的智能分类；针对大型动物，以体态特征、体表温度分布为特征参数构建动物种类识别算法；针对小型动物，以行走轨迹特征、行走速度为特征参数构建深度学习模型，实现目标动物种类的智能识别。本发明与野生动物的生活习性高度契合，能够在夜间准确识别出大坝上动物种类、行动轨迹和洞穴位置，降低因洞穴渗漏通道导致溃坝的可能性。
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公开(公告)号：CN112464570B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202011439998.7
申请日：2020-12-10
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于BP‑LSTM的大坝监测物理量智能预测方法。本发明的目的是提供一种更为智能、方便、有效的基于BP‑LSTM的大坝监测物理量智能预测方法。本发明的技术方案是：一种基于BP‑LSTM的大坝监测物理量智能预测方法，其特征在于：获取需预测时段内的大坝监测数据，包括各时刻的大坝上、下游水位和大坝上游边界温度；将预测时段内各时刻的大坝上、下游水位和大坝上游边界温度输入BP‑LSTM网络模型，输出该预测时段内监测物理量的预测值。本发明适用于大坝安全监测及管理领域。
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公开(公告)号：CN112434750A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011403617.X
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的大坝监测数据发展模式识别方法。本发明的目的是提供一种快速、准确、高效的基于卷积神经网络的大坝监测数据发展模式识别方法。本发明的技术方案是：一种基于卷积神经网络的大坝监测数据发展模式识别方法，对于任意待识别大坝监测数据序列，以多时间尺度进行数据预处理，并调用训练好的卷积神经网络模型进行多时间尺度模式识别，得到识别成果；所述卷积神经网络模型的训练方法如下：S1：收集获取大量大坝监测数据序列；S2：构建用于监测数据序列模式识别的卷积神经网络模型；S3：对学习样本进行数据预处理以满足卷积神经网络的输入格式。本发明适用于大坝安全监测、监控及管理领域。
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公开(公告)号：CN111578881A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010497149.0
申请日：2020-06-04
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心
Abstract: 本发明涉及一种拱坝垂线监测数据的精确处理方法。本发明的目的是提供一种适用于双曲拱坝的拱坝垂线监测数据的精确处理方法。本发明的技术方案是：确定拱坝的整体坐标系；在拱坝不同高程的垂线测点位置分别建立以相应测点处切向和径向为坐标轴的局部坐标系；根据拱坝体型方程计算得到各测点局部坐标对整体坐标系的坐标变换矩阵；在垂线各测点测读相应点位置的切向和径向位移增量；根据矢量坐标变换规则，利用坐标变换矩阵将各测点位移分量的增量变换至整体坐标系；通过代数求和方法计算拱坝垂线各测点在整体坐标系下的位移分量，并通过位移矢量的坐标逆变换得到各测点径向位移和切向位移的精确值。本发明适用于大坝安全监测领域。
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公开(公告)号：CN119089370B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411587096.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 国家能源局大坝安全监察中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N7/01 , G06N5/02
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱和贝叶斯网络的大坝安全异常诊断方法。该方法包括：获取用户录入的至少一个大坝异常表现；基于大坝异常表现，通过所构建的大坝安全诊断贝叶斯网络诊断出大坝可能存在的大坝异常问题；该贝叶斯网络的构建包括：收集大坝异常案例、大坝异常问题和大坝异常表现，并对其进行关联对应，构建大坝安全诊断知识图谱；基于大坝安全诊断知识图谱中各大坝异常问题、大坝异常表现之间的关联关系，形成大坝安全诊断贝叶斯网络结构；基于大坝安全诊断知识图谱中大坝异常问题和大坝异常表现所关联的大坝异常案例数量，确定大坝安全诊断贝叶斯网络结构中各大坝异常问题节点的先验概率和各大坝异常表现节点的条件概率表。
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