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公开(公告)号：CN115787613A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211503047.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司 , 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 成都理工大学
Abstract: 本发明涉及地基勘察用可拆卸钻孔取心装置及方法，装置包括承压杆、动力组件和第一限位组件，承压杆上设置有静压受力部，第一限位组件上设置有静压施力部，第一限位组件以使得静压施力部与静压受力部在轴向彼此相对固定的方式与承压杆组合在一起；动力组件设置在第一限位组件的同一面上，在动力组件将高压空气转化为能够推动第一限位组件以无扰动的形式在地层法向方向移动的机械能的情况下，静压施力部与静压受力部之间产生轴向的静压力，并且承压杆在静压力的作用下向地层下压或者上提，第一限位组件包括承压层和表层；承压层设置在两个表层之间；承压层包括若干支撑段，支撑段形成彼此嵌套的六边形结构。本发明以空气为能源来驱动，轻便环保。
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公开(公告)号：CN109914461A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910257553.8
申请日：2019-04-01
Applicant: 四川电力设计咨询有限责任公司 , 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司阿坝供电公司
IPC: E02D27/42
Abstract: 本发明公开了一种适用于输电铁塔带卡盘立柱-板条装配式基础，包括多根相互平行的底部板条、多根相互平行的横梁、一根竖直的立柱以及设置在立柱上部的卡盘，所述横梁设置在底部板条的上表面并与底部板条垂直，每根横梁与每根底部板条可拆卸连接；所述立柱的下端与位于中部的横梁和底部板条可拆卸连接，所述卡盘环绕立柱并与立柱可拆卸连接。还公开了一种施工方法，包括基坑开挖、吊装、基坑回填等步骤。本发明将底部板条设置为多块，每块底部板条的宽度较小，重量较轻，起吊方便省力，便于运输和施工。
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公开(公告)号：CN112613531B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202011336766.9
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/26 , G01N27/04
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的土壤、岩石分类方法和装置，属于图像处理技术领域。本发明在土壤、岩石自动分类方法的设计中，基于图像的梯度采样占空比对图像进行无监督聚类二分类，完成一次分类。在土壤细分中，结合了一种土壤含水量检测电路，利用土壤含水量实现对粉质粘土和素填土的区分。在岩石细分中，提出了量向廓形特征集来表征岩石类图像的纹理复杂度，通过纹理复杂度进行无监督聚类二分类，实现对岩石的二次分类；进而又提出了廓形估计特征集来表征物体的形状与圆形的近似度，进行无监督聚类二分类实现对岩石的三次分类。本发明能够根据采样图像，自动完成对土壤、岩石的
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公开(公告)号：CN112509033B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011336767.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司
Inventor： 明自强 , 范荣全 , 朱峰 , 刘俊勇 , 李涛 , 贺含峰 , 张劲 , 游杨均 , 唐杨 , 刘克亮 , 王亮 , 何凌 , 吕俊杰 , 董斌 , 谢伟 , 王霆 , 赵星俨
IPC: G06T7/70 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的铁塔倾斜自动检测方法和装置。包括：A.对铁塔视频进行分帧处理，得到连续的帧图片；对于每一帧图片，均执行步骤B‑C：B.从帧图片中分割出ROI；C.采用K‑Means聚类算法对ROI进行聚类，以从ROI中分离出铁塔图像；D.从第一帧铁塔图像开始，计算相邻两帧铁塔图像的帧差值，在所述帧差值超过第一阈值时，判定铁塔疑似发生偏移，否则继续检测下一帧；E.从第一帧铁塔图像开始，计算相邻两帧铁塔图像的中轴线的偏角，在所述偏角超过第二阈值时，判定铁塔疑似发生偏移；F.在步骤D、E均判定铁塔疑似发生偏移时，判定铁塔发生倾斜。本发明采用双重验证标准自动分析铁塔倾斜情况，分析结果快速、准确，并能有效克服环境对分析过程的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112037250B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010729335.2
申请日：2020-07-27
Applicant: 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司阿坝供电公司
Abstract: 本发明公开了一种目标车辆矢量轨迹追踪和工程视图建模方法、装置。包括：对采集的连续视频帧进行目标工程车辆的检测和定位，获取各视频帧中目标工程车辆所在的目标区域的步骤；对各视频帧中获取的目标区域进行滤波预处理的步骤；确定滤波后的各目标区域的车身主轮廓及追踪点的步骤；车身方向矢量和运动方向矢量标定的步骤；对运动方向矢量轨迹进行定点跟踪的步骤；将目标工程车辆的碾压轨迹面在平面空间内进行复现的步骤和工程视图建模的步骤。本发明提供了一种便于对工程车辆矢量轨迹跟踪、碾压面复现和便于统计碾压遍数的方案，方案高效、实用、客观、准确。
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公开(公告)号：CN111611858B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010315095.1
申请日：2020-04-21
Applicant: 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司阿坝供电公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/762 , G01B11/28
Abstract: 本发明提供了一种基于多角度判别的倾轧轨迹面自动检测方法和装置，涉及图像分析和处理领域。首先利用目标跟踪方法实现目标车辆的跟踪；其次基于本发明提出的BOF‑MCF特征参数学习和自动识别角度信息；然后基于不同角度提出不同的轨迹面检测方法，将不同角度轨迹面相连接，最终得到施工车辆倾轧轨迹面。整套施工车辆轨迹面检测方案可行性高，测量精准，适用性高；在能表征施工车辆的同时提高整个项目压路机的识别效率，最后的路径面识别结果与手动标记参考结果误差小，适用于施工车辆的轨迹面测量。可以有效跟踪施工车辆，获取施工车辆运行轨迹面积，有助于实时监测工地倾轧情况，提升施工工地的管控效率。
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公开(公告)号：CN113947128A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111117022.2
申请日：2021-09-23
Applicant: 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司阿坝供电公司 , 四川大学
Abstract: 本发明公开了融合边缘计算和深度学习的变电站填方压路机识别方法，涉及计算机视觉识别以及通信技术领域，获取不同施工区域压路机的图像，经预处理后传输至各个边缘节点进行特征提取，并构建与各个边缘节点对应的训练数据集；建立CNN模型，并通过L2正则化及Dropout算法对CNN模型进行优化，将训练数据集传输至优化后的CNN模型进行训练，获得完成训练的CNN模型；将完成训练的CNN模型部署至各个边缘节点中，并对不同施工区域压路机的图像特征进行识别，待识别完成后，融合各个边缘节点的识别结果进行输出。本发明通过边缘计算及深度学习不仅克服了集中运算占用大量带宽导致网络拥堵的问题，而且解决了现有压路机图像识别技术准确率较低的情况。
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公开(公告)号：CN112509033A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011336767.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司
Inventor： 明自强 , 范荣全 , 朱峰 , 刘俊勇 , 李涛 , 贺含峰 , 张劲 , 游杨均 , 唐杨 , 刘克亮 , 王亮 , 何凌 , 吕俊杰 , 董斌 , 谢伟 , 王霆 , 赵星俨
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的铁塔倾斜自动检测方法和装置。包括：A.对铁塔视频进行分帧处理，得到连续的帧图片；对于每一帧图片，均执行步骤B‑C：B.从帧图片中分割出ROI；C.采用K‑Means聚类算法对ROI进行聚类，以从ROI中分离出铁塔图像；D.从第一帧铁塔图像开始，计算相邻两帧铁塔图像的帧差值，在所述帧差值超过第一阈值时，判定铁塔疑似发生偏移，否则继续检测下一帧；E.从第一帧铁塔图像开始，计算相邻两帧铁塔图像的中轴线的偏角，在所述偏角超过第二阈值时，判定铁塔疑似发生偏移；F.在步骤D、E均判定铁塔疑似发生偏移时，判定铁塔发生倾斜。本发明采用双重验证标准自动分析铁塔倾斜情况，分析结果快速、准确，并能有效克服环境对分析过程的影响。
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公开(公告)号：CN112613531A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011336766.9
申请日：2020-11-25
Applicant: 国网四川省电力公司阿坝供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的土壤、岩石分类方法和装置，属于图像处理技术领域。本发明在土壤、岩石自动分类方法的设计中，基于图像的梯度采样占空比对图像进行无监督聚类二分类，完成一次分类。在土壤细分中，结合了一种土壤含水量检测电路，利用土壤含水量实现对粉质粘土和素填土的区分。在岩石细分中，提出了量向廓形特征集来表征岩石类图像的纹理复杂度，通过纹理复杂度进行无监督聚类二分类，实现对岩石的二次分类；进而又提出了廓形估计特征集来表征物体的形状与圆形的近似度，进行无监督聚类二分类实现对岩石的三次分类。本发明能够根据采样图像，自动完成对土壤、岩石的细分类识别，分类快速、高效，对硬件要求低。
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