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公开(公告)号：CN116989679A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310959397.6
申请日：2023-08-01
IPC分类号： G01B11/02 , G08B21/10 , G08B31/00 , G06T7/66 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06T7/80 , G06T5/30 , G06N3/08 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及响应灾难事件的报警器，公开了一种基于图像处理的高速公路高边坡位移集成监测方法，包括高边坡监测桩的安装，图像处理模块，激光测距模块，边坡稳定性预测模块和报警模块。本发明通过安装具有标识圆形的监测桩在高边坡上，利用摄像机拍摄边坡图片并进行图像处理获得中心点坐标与启动时监测到的历史数据进行对比并根据激光测距仪所测位置是否发生改变确定边坡发生位移是否需要发送警报信息警，当边坡位移不足以引起警报是通过边坡稳定性预测来对边坡稳定性进行预警并发送预警信息，具有响应及时、节省人力、监测广度高的优点。
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公开(公告)号：CN117079186A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311054720.1
申请日：2023-08-21
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01C5/00
摘要： 本发明公开了一种基于沉陷监测的公路采空区空间几何特征识别方法，包括以下步骤：S1、在公路采空区监测范围内设置前端采集设备，并通过网络传输系统与中心管理系统进行连接；S2、对采集完成的监测数据进行预处理与数据质量评估并存储至中心管理系统内；S3、通过中心管理系统对历史沉陷监测数据进行收集，并通过YOLOX自动检测模型对历史数据进行几何特征提取；S4、基于卷积神经网络，将提取得到的特征作为模型参数，构建采空区空间几何特征识别模型；S5、将构建完成的识别模型与中心管理系统进行连接，实时输出采空区的空间几何特征识别结果。本发明能够实现自动化监测与评估，及时发现可能存在的安全隐患。
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公开(公告)号：CN117133099A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311086738.X
申请日：2023-08-28
IPC分类号： G08B21/10 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及识别模式的方法或装置，具体公开了一种用于高速公路高边坡灾变的自动监测系统，该自动监测系统包括：数据收集与特征提取模块、深度学习训练模块、风险评估模型构建模块、预警通知模块及自动预警与处理建议模块。本发明通过风险数据收集与基本可信度分级模块、贝叶斯网络算法计算和权重加权模块及风险等级计算模块，形成了一个完整的风险评估框架，具有较强的系统性，通过贝叶斯网络算法计算各风险因素调整后的基本可信度，并进行权重加权，使得风险评估结果更为准确，能够有效地区分高、中、低不同风险等级。
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公开(公告)号：CN117992921A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410193916.7
申请日：2024-02-21
申请人： 河南交院工程技术集团有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06Q10/047 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于人工智能航运船闸多源数据融合方法，该方法包括：根据各时刻报港船舶对地航行速度以及船舶吃水深度获取各时刻船舶状态系数；获取报港船舶到达船闸的航道信息；根据船舶状态系数构建各航道区域的航道弯曲程度；根据报港船舶长、宽信息以及航道弯曲程度得到航道区域的航道速度影响因子；构建航行天气影响因子并进行标记；对航道速度影响因子、航行天气影响因子标记值以及船舶数量进行多源数据融合构建报港船舶在航道区域的到闸通行度；根据到闸通行度及船闸开放关闭时间数据结合蚁群算法获取船舶航行最优路径。从而实现船舶航运多源数据的融合，可为船舶航运路线优化提供可靠数据。
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公开(公告)号：CN117992921B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410193916.7
申请日：2024-02-21
申请人： 河南交院工程技术集团有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06Q10/047 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于人工智能航运船闸多源数据融合方法，该方法包括：根据各时刻报港船舶对地航行速度以及船舶吃水深度获取各时刻船舶状态系数；获取报港船舶到达船闸的航道信息；根据船舶状态系数构建各航道区域的航道弯曲程度；根据报港船舶长、宽信息以及航道弯曲程度得到航道区域的航道速度影响因子；构建航行天气影响因子并进行标记；对航道速度影响因子、航行天气影响因子标记值以及船舶数量进行多源数据融合构建报港船舶在航道区域的到闸通行度；根据到闸通行度及船闸开放关闭时间数据结合蚁群算法获取船舶航行最优路径。从而实现船舶航运多源数据的融合，可为船舶航运路线优化提供可靠数据。
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公开(公告)号：CN117843291A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410042575.3
申请日：2024-01-11
申请人： 河南交院工程技术集团有限公司 , 河南交通职业技术学院
摘要： 本发明属于玄武岩纤维技术领域，具体涉及一种PE玄武岩纤维复合改性沥青混合料及制备方法。该PE玄武岩纤维复合改性沥青混合料的制备方法，包括以下步骤：制备PE玄武岩纤维颗粒复合材料：将玄武岩纤维浸入络合剂中后，加入造粒剂，经水热反应即得；制备PE玄武岩纤维复合改性沥青混合料：将得到的PE玄武岩纤维颗粒复合材料与沥青混合料拌和后即得。本发明的采用聚乙烯对沥青进行改性，在造粒剂的作用下，以聚乙烯（PE）和玄武岩纤维为基材制备PE玄武岩纤维颗粒，PE玄武岩纤维颗粒在170～180℃下与矿料进行拌和，聚乙烯均匀融化，在与沥青拌和，聚乙烯薄膜渗透到沥青中，改善集料件沥青的性能，聚乙烯经集料摩擦后在集料表面裹附以对沥青进行改性。
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公开(公告)号：CN117843229A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410049393.9
申请日：2024-01-12
申请人： 河南交院工程技术集团有限公司
IPC分类号： C03B37/022 , C03C25/42 , C08L95/00 , C08K9/02 , C08K7/10
摘要： 本发明属于玄武岩纤维技术领域，公开了一种玄武岩纤维的改性方法、改性玄武岩纤维及其应用，所述制备方法为：对玄武石除杂、烘干后粉碎，获得玄武岩颗粒；将玄武岩颗粒与氧化物颗粒球磨混匀后熔炼至完全熔融，随后经铂铑合金漏板拉丝获得纤维前驱体；将锌盐、十六烷基三甲基溴化铵、氢氧化钠和乙二胺置于醇溶剂中，水热反应获得氧化锌前驱体溶液；将纤维前驱体浸于氧化锌前驱体溶液中，进行水热反应，即获得改性玄武岩纤维。本发明的制备方法操作简单，且能够优选改善玄武岩纤维的流动性，能够提高其与沥青材料之间的结合效果，实现对沥青材料性能的改善，进而延长沥青材料的使用寿命，有利于推广进行大规模生产。
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公开(公告)号：CN118439790A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410395420.8
申请日：2024-04-02
申请人： 河南交院工程技术集团有限公司 , 华北水利水电大学
摘要： 本发明属于高性能无机纤维材料领域，公开了一种基于氧化锆相变增韧的玄武岩纤维及其制备方法。所述低碳掺合料包括以下重量份的原料：玄武岩100份、相变增韧材料5～10份、无机增强晶须0.5～1.5份。制备方法包括：将玄武岩破碎研磨、过筛后，加热使其熔融并保温，然后加入相变增韧材料，超声分散后冷却，再加入无机增强晶须，超声分散后拉丝，即得一种基于氧化锆相变增韧的玄武岩纤维。本发明提供的基于氧化锆相变增韧的玄武岩纤维具有更好的拉伸强度和拉伸弹性模量，满足高模量玄武岩纤维的性能指标。
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公开(公告)号：CN117819836A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410049391.X
申请日：2024-01-12
申请人： 河南交院工程技术集团有限公司
IPC分类号： C03C25/47 , C03C25/1025 , C03C25/42 , C04B14/46 , C04B28/00
摘要： 本发明公开了一种改性玄武岩纤维及其制备方法和应用，属于纤维制备技术领域。改性玄武岩纤维制备方法如下：将碳酸钙分散于水中，加入聚乙烯亚胺反应得到碳酸钙/PEI；然后依次以聚丙烯酸甲酯和乙二胺为改性剂，反应得到碳酸钙/PEI/PAMAM‑1；重复步骤1.2，制备得到碳酸钙/PEI/PAMAM‑2；将其与有机化合物、有机溶剂混合得到浆料，备用；去除原始玄武岩纤维表面的杂质后，得到预处理玄武岩纤维，将预处理玄武岩纤维浸于盐酸溶液中，30‑40℃浸泡得到酸处理玄武岩纤维；将酸处理玄武岩纤维浸于浆料中，常温浸渍得到改性玄武岩纤维。本发明制备的改性玄武岩纤维可以提高混凝土的抗裂性能和抗压强度。
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公开(公告)号：CN118171774A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410329197.7
申请日：2024-03-21
申请人： 河南交院工程技术集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F16/2458 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，提出了基于时间序列的航道水位变化智能预测方法，具体包括以下步骤：获取航道上各水位检测站在各时刻的水位深度及各标记点在各时刻的流速，获取水位深度序列的趋势项和周期项，根据趋势项及周期项得到各水位检测站的理想水位变化序列，获取各标记点在各时刻的修正流速增益矩阵及修正流速增益系数，结合各标记点在各时刻的修正流速增益系数及降雨时段的降雨量得到各标记点单位时间水位的额外变化增量，根据理想水位变化序列及额外变化增量得到影响水位变化序列，利用神经网络模型实现航道水位变化智能预测。本发明旨在提高航道水位变化预测的准确率及智能性，实现航道水位变化的精确智能预测。
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