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公开(公告)号:CN119360023A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411478012.5
申请日:2024-10-22
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于深度学习模型的复杂背景桥梁构件语义分割方法及装置,其中,方法包括:生成跨径桥梁构件语义分割数据集;对所述跨径桥梁构件语义分割数据集针对桥梁检测场景进行数据增强,得到增强数据集;构建基于深度学习的轻量化桥梁构件语义分割网络框架,基于所述轻量化桥梁构件语义分割网络框架进行跨径桥梁构件语义分割模型的训练和测试。本申请能够有效融合语义和边缘两种不同特征,实现更精细的桥梁构件实时检测。
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公开(公告)号:CN119844303A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202510199596.0
申请日:2025-02-24
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开一种减少风机塔筒顶部振动的内嵌式滑动调谐柱装置,包括风机塔筒、调谐柱、消能机构和滑动机构;所述风机塔筒的内壁顶部安装有减振环;所述调谐柱竖向安装在所述风机塔筒内腔中;所述消能机构包括若干消能元件,若干所述消能元件均安装在所述调谐柱的外侧壁与所述风机塔筒的内侧壁之间;所述滑动机构设有至少两个,两所述滑动机构分别安装在所述调谐柱的顶部和底部,两所述滑动机构分别通过刚性连接件安装在所述风机塔筒的内壁顶部和内壁底部。本发明控制风机塔筒顶部水平双向的振动响应,可减少风和地震引起的风机塔筒振动,提高结构的安全性,不仅具有更好的控制性能,还方便施工,应用灵活,节省造价。
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公开(公告)号:CN119778429A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510179949.0
申请日:2025-02-19
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开一种用于风机塔筒振动控制的转动消能物理摆装置,包括:物理摆,物理摆设置在风机塔筒内;刚性板,刚性板设置有两组,两组刚性板分别设置在风机塔筒的顶端和中间位置,物理摆的顶端通过转动消能铰与位于风机塔筒的顶端的刚性板转动连接;滑动板,滑动板的顶面设置为弧面,弧面对应弧线的圆心与转动消能铰同心;刚性滚珠组件,刚性滚珠组件安装在物理摆的底端,刚性滚珠组件与弧面滑动配合;减振组件,减振组件设置在风机塔筒的内壁上且与刚性滚珠组件对应设置。本发明可根据风机塔筒的性能需求安装在塔筒的对应高度,避免传统TMD在有限空间安装中存在的施工复杂难题,应用灵活,适用在各类风机塔筒中使用。
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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
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06T17/00 , G06T17/20 , G06V20/17 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/82 , G01B11/24
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。
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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
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T7/50 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/762
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。
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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
IPC: G06F11/14 , G06N3/0464 , G06N3/08
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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