一种结构表面多病害三维测量方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119417787A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411478014.4

    申请日:2024-10-22

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本申请提供了一种结构表面多病害三维测量方法、装置、设备及介质,该方法包括采集携带GPS坐标信息的图像序列;使用三维重建技术对图像序列深度计算,并进行场景的三维重构生成初始三维模型;病害确定及点云处理获得指定颜色的三维点云模型及各病害点云实例;使用骨架提取法和边界点提取算法提取裂缝点云对应骨架点集的边界点集和骨架点集,根据获取的各骨架点集及对应的边界点集,对各裂缝的长度和宽度进行定量计算;再利用泊松表面重建算法和填洞算法生成剥落表面网格模型,根据剥落表面网格模型计算确定立体剥落实例的体积;确定锈蚀云实例各点的法线方向,并利用泊松表面重建算法生成网格模型并计算锈蚀面积。

    一种基于多视图的三维裂缝检测方法,装置,设备及介质

    公开(公告)号:CN118628438A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410633967.7

    申请日:2024-05-21

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本公开提供了一种基于多视图的三维裂缝检测方法,装置,设备及介质,其中,方法包括三维裂缝语义点云生成,点云处理,裂缝骨架点及边界点确定和裂缝尺寸确定步骤;本公开基于多视图的三维裂缝检测方法、装置、设备及介质,优点在于,使用深度学习技术进行准确的像素级裂缝语义图像分割,对裂缝语义图中裂缝像素值转换为指定RGB属性值的颜色,以使裂缝像素和背景像素存在明显的色彩差异,并由此基于多视图立体三维点云重建技术和点云处理技术生成全面的三维裂缝语义点云并确定裂缝骨架点和边界点,实现对跨平面复杂裂缝的完整记录和准确检测。

    一种多类型丢失数据恢复模型构建方法及系统

    公开(公告)号:CN119088619A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411199654.1

    申请日:2024-08-29

    Applicant: 广州大学

    Abstract: 本申请提供了一种多类型丢失数据恢复模型构建方法及系统,根据本申请的方法包括:获取结构健康监测SHM系统中目标传感器的数据,对目标传感器的数据进行预处理,得到恢复数据集;以及将恢复数据集输入至预构建的数据恢复模型中进行训练,并利用损失函数对预构建的数据恢复模型的权重进行调整,得到最终的多类型丢失数据恢复模型;所述方法进一步包括:通过最终的多类型丢失数据恢复模型对结构健康监测SHM系统中缺失区域的数据进行数据恢复,并对得到的数据进行还原,得到最终的数据结果。本申请能够在结构振动数据恢复时同时处理随机点数据缺失、连续片段数据缺失以及多通道、甚至全通道同时发生数据缺失,具有较强的综合恢复能力和较高的精度。

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