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公开(公告)号：CN118587426B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411070801.5
申请日：2024-08-06
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06V10/25 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种轻量化双通道铁路异物入侵检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括步骤：构造铁路异物数据集；构造2个网络LAIFI和LCCFM；基于LAIFI和LCCFM构造改进的RT‑DETR网络；用铁路异物数据集训练得到铁路异物识别模型；用铁路异物识别模型对待识别铁轨图像进行异物识别；若有异物，再用改进边缘检测算法得到危险区域；判断异物是否位于危险区域内。本发明中改进的RT‑DETR网络不仅能增强不同尺度特征的捕捉能力，还能在显著减小计算量的同时，保证检测精度，而改进边缘检测算法能对铁路边缘进行精确识别，进而更精确的界定出潜在的危险区域。最终准确、快速判断异物是否处于铁轨的危险区域。
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公开(公告)号：CN118364556A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410792520.4
申请日：2024-06-19
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于DTM算法和挖填平衡的抽水蓄能电站库盆设计方法，涉及电数字数据处理技术领域，包括步骤：对库区进行三维地形建模，得到库区三维地形模型；对库区进行三维地质建模，得到库区三维地质模型；将库区三维地形模型和库区三维地质模型叠加得到库区综合三维模型；根据地质开挖范围、动能指标和限制参数，采用凸包算法、轮廓点放大算法、DTM算法、开挖量填方量对比及迭代等方法，生成上库的最优库盆模型，再按该方法生成下库的最优库盆模型。本发明能自动化的实现库盆模型的设计，提高设计效率、减少人工成本，避免人为错误，且模型生成时能使挖填平衡设计更合理。
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公开(公告)号：CN114429189A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210100710.6
申请日：2022-01-27
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
摘要： 本发明公开了一种高泛用性滑坡位移速率预警方法，包括步骤：S100：采集不同已滑坡地域在滑坡前后的历史滑坡数据，对历史滑坡数据进行预处理；S200：采用历史滑坡数据训练大型神经网络模型，对已训练的大型神经网络模型进行知识蒸馏，得到小型神经网络模型；S300：将滑坡风险区域划分为多个易滑坡点，采集已发生滑坡的各易滑坡点的历史滑坡数据，对历史滑坡数据进行预处理，采用历史滑坡数据对小型神经网络模型进行训练和微调，获得滑坡风险区域对应的小型神经网络模型；S400：将滑坡风险区域内各易滑坡点的实时滑坡数据进行预处理后，输入小型神经网络模型进行预警。本发明在降低预警复杂度的同时提高了精度，泛用性极强。
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公开(公告)号：CN118628964B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411089567.0
申请日：2024-08-09
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种轻量化时空特征动态融合的烟火检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括构造烟火视频数据集；构造时空特征动态融合检测网络；用烟火视频数据集训练时空特征动态融合检测网络，得到烟火检测模型；获取待识别视频段，处理为图像序列，送入烟火检测模型，输出每张图像中预测的目标位置、目标类别。本发明针对于烟雾和火焰目标的空间特征和特有的时序特征，根据检测背景的复杂度来融合两种特征，不仅提升了特征提取的效能与表达深度，还显著增强了模型对目标细节的捕捉能力，使得模型能够在复杂多变的环境中保持优异的适应性和泛化性能，有效抑制了误报与漏报现象，显著增强了烟火检测的准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118587426A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411070801.5
申请日：2024-08-06
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种轻量化双通道铁路异物入侵检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括步骤：构造铁路异物数据集；构造2个网络LAIFI和LCCFM；基于LAIFI和LCCFM构造改进的RT‑DETR网络；用铁路异物数据集训练得到铁路异物识别模型；用铁路异物识别模型对待识别铁轨图像进行异物识别；若有异物，再用改进边缘检测算法得到危险区域；判断异物是否位于危险区域内。本发明中改进的RT‑DETR网络不仅能增强不同尺度特征的捕捉能力，还能在显著减小计算量的同时，保证检测精度，而改进边缘检测算法能对铁路边缘进行精确识别，进而更精确的界定出潜在的危险区域。最终准确、快速判断异物是否处于铁轨的危险区域。
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公开(公告)号：CN117851919B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410254434.8
申请日：2024-03-06
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于集成学习的滑坡误报识别方法，包括滑坡告警及滑坡的类别预设；构建滑坡误报识别单元，包括一类学习器和二类学习器；一类学习器包括经过预训练的n个二分类基学习器和m个多分类基学习器；二类学习器包括二分类计票器和多分类计票器；若有滑坡告警，获取触发该滑坡告警的滑坡数据，用二分类基学习器进行二分类识别、二分类计票器计票判断，当判断结果为误报时，再由多分类基学习器识别、多分类计票器计票判断。本发明采用混合集成学习和分段式判断，避免了基学习器共同线性运行需要消耗大量时间的缺陷，能减少基学习器的数量，提高计算速度和效率、降低运行成本。并正在优先保障召回率的前提下，也保证了一定的精准性。
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公开(公告)号：CN116778395A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311048672.5
申请日：2023-08-21
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的山洪漫流视频识别监测方法，包括大量获取洪涝灾害区域的视频数据修剪成短视频，并人工标记类别制作成初始样本；再由C3D网络模型进行时空特征提取，得到训练样本；用训练样本训练CNN模型得到预测得分模型，训练时，对CNN算法进行改进，提高算法的稳定性和收敛速度。本发明结合视频监测、异常检测和C3D技术，以及对摄像头传来的视频进行异常分析，通过识别水的流动以及水的波纹，从而判断是否有山洪漫流。不受天气干扰，识别速度快、准确率高，从而能更大限度地降低山洪带来的灾害。
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公开(公告)号：CN116414139B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310668448.X
申请日：2023-06-07
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于A‑Star算法的移动机器人复杂路径规划方法，包括步骤：获取环境地图并栅格化，在环境地图上标记障碍物、移动机器人的起点A和终点B；同时以A和B为起始节点、以对向的当前节点为目标节点，展开双向搜索，搜索的时候，仅保留部分子节点，且采用核心衰减系数作为动态权重计算启发函数，并对初步路径进行曲线平滑，得到路径轨迹。本发明引入动态权重、启发函数不唯一、并引入角度对当前节点到目标节点方向进行约束，能减少运算量、提高搜索效率、优化规划路径。
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公开(公告)号：CN118628964A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411089567.0
申请日：2024-08-09
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种轻量化时空特征动态融合的烟火检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括构造烟火视频数据集；构造时空特征动态融合检测网络；用烟火视频数据集训练时空特征动态融合检测网络，得到烟火检测模型；获取待识别视频段，处理为图像序列，送入烟火检测模型，输出每张图像中预测的目标位置、目标类别。本发明针对于烟雾和火焰目标的空间特征和特有的时序特征，根据检测背景的复杂度来融合两种特征，不仅提升了特征提取的效能与表达深度，还显著增强了模型对目标细节的捕捉能力，使得模型能够在复杂多变的环境中保持优异的适应性和泛化性能，有效抑制了误报与漏报现象，显著增强了烟火检测的准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN118364556B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410792520.4
申请日：2024-06-19
申请人： 成都理工大学 , 成理智源科技(成都)有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于DTM算法和挖填平衡的抽水蓄能电站库盆设计方法，涉及电数字数据处理技术领域，包括步骤：对库区进行三维地形建模，得到库区三维地形模型；对库区进行三维地质建模，得到库区三维地质模型；将库区三维地形模型和库区三维地质模型叠加得到库区综合三维模型；根据地质开挖范围、动能指标和限制参数，采用凸包算法、轮廓点放大算法、DTM算法、开挖量填方量对比及迭代等方法，生成上库的最优库盆模型，再按该方法生成下库的最优库盆模型。本发明能自动化的实现库盆模型的设计，提高设计效率、减少人工成本，避免人为错误，且模型生成时能使挖填平衡设计更合理。
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