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公开(公告)号：CN118040546A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410059345.8
申请日：2024-01-16
申请人： 重庆市城市建设投资(集团)有限公司 , 重庆大学
摘要： 本发明涉及施工布线技术领域，尤其涉及一种隧道施工用防潮布线设备及方法。技术问题：在工人拉动电缆将其从地面挂在隧道壁时，电缆会被向上拉起，可能会存在电缆长度不够，导致电缆无法被挂起挂钩。本发明的技术实施方案是：一种隧道施工用防潮布线设备，包括有车体、升降组件、L形板和牵拉辊组；车体上安装有升降组件；升降组件上连接有用于将电缆挂起的L形板；升降组件用于驱动L形板升降；车体上固接有用于导向牵拉电缆的牵拉辊组；牵拉辊组位于L形板右侧。本发明实现了将电缆从地上转移到挂钩上的工作，且同时克服了电缆被泥土卡住的问题，且不会损伤电缆。
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公开(公告)号：CN114821669B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210597200.4
申请日：2022-05-26
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的细粒度行为识别方法，包括如下步骤：选用公开数据集，构建细粒度行为识别模型M，该模型包括基础行为识别模型TSN/TSM和行为扩展模型DFLM两部分；通过M中的基础行为识别模型对公开数据集中的视频进行特征提取，然后根据特征及相应标签构建得到三条支流结构；通过行为扩展模型DFLM执行自底向上和自顶向下两个阶段得到元素级和集合级的新特征；构建损失函数并通过损失函数对模型M进行训练，得到训练好的细粒度行为识别模型；通过将元素级和集合级的新特征输入到现有的分类器模型中，得到最终的细粒度行为识别结果。本发明方法能够对实际中行为间的差异性引起的更为复杂多变的更细粒度行为进行准确的识别。
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公开(公告)号：CN115790703A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211289206.1
申请日：2022-10-20
申请人： 重庆大学产业技术研究院 , 重庆市城市建设投资(集团)有限公司 , 重庆城投基础设施建设有限公司
摘要： 本发明公开了一种新型隧道渗漏水智能化监控系统，该系统主要包括水压力传感器、流速传感器、实时监测仪器、远程数据终端。本发明通过系统的检测装置实现对现场渗漏水情况的全过程动态监测和预警功能，解决了现有技术中隧道渗漏监测需定期到场监测所导致的监测不及时的问题，让渗漏水监测变得更加信息化和智能化。本发明通过多测点的监测方式对隧道进行全方位的监控，其特征在于监测范围广、监测数据准确、监测效率高、抢险反应快、数据处理方便等特点，为及时发现隧底渗漏水病害和维修争取了宝贵了时间，可有效的提高该类病害的处理效率，从而保证隧道的运营结构安全。
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公开(公告)号：CN115539096A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211289890.3
申请日：2022-10-20
申请人： 重庆大学产业技术研究院 , 重庆市城市建设投资(集团)有限公司 , 重庆城投基础设施建设有限公司
摘要： 本发明公开了一种带辅助铺设功能的新型防水材料，包括EVA防水材料主体、辅助魔术贴、排水圆锥凸台、密封扣、密封扣底座，所述的辅助魔术贴设置与EVA防水材料内侧；排水圆锥凸台集成在主体防水材料空白处；密封扣位于EVA防水材料左侧的内部，密封扣底座位于EVA防水材料右侧的外部。本发明的新型防水材料具有施工便捷、排水能力强、密封性好、耐久性好的特点，可以有效的缩短隧道防水的施做时间以及改善传统焊接方式易漏的问题，极大的改善了隧道防水问题从而提高隧道的使用寿命。
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公开(公告)号：CN114842402A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210589976.1
申请日：2022-05-26
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明涉及一种基于对抗学习的弱监督时序行为定位方法，包括如下步骤：从公开数据集中选取未裁剪视频数据,将每个未剪切视频分解为不重复的帧片段，然后提取每个帧片段的原始特征；利用原始特征总数X计算时序连续性支流的输入特征数据Xt；计算基础支流的和时序连续性支流的类激活序列分数及类时序注意力分数；将整体模型的类时序注意力分数和类时序注意力分数进行一致性约束；计算TEN网络模型的总损失函数同时对TEN网络模型进行训练，然后得到训练好的TEN网络模型；将待预测未剪切视频数据输入到训练好的TEN网络模型中，得到对待预测未剪切视频的行为定位。通过使用本方法可以对任意待预测视频中的时序行为进行精确定位。
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公开(公告)号：CN118040546B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410059345.8
申请日：2024-01-16
申请人： 重庆市城市建设投资(集团)有限公司 , 重庆大学
摘要： 本发明涉及施工布线技术领域，尤其涉及一种隧道施工用防潮布线设备及方法。技术问题：在工人拉动电缆将其从地面挂在隧道壁时，电缆会被向上拉起，可能会存在电缆长度不够，导致电缆无法被挂起挂钩。本发明的技术实施方案是：一种隧道施工用防潮布线设备，包括有车体、升降组件、L形板和牵拉辊组；车体上安装有升降组件；升降组件上连接有用于将电缆挂起的L形板；升降组件用于驱动L形板升降；车体上固接有用于导向牵拉电缆的牵拉辊组；牵拉辊组位于L形板右侧。本发明实现了将电缆从地上转移到挂钩上的工作，且同时克服了电缆被泥土卡住的问题，且不会损伤电缆。
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公开(公告)号：CN114842402B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210589976.1
申请日：2022-05-26
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于对抗学习的弱监督时序行为定位方法，包括如下步骤：从公开数据集中选取未裁剪视频数据,将每个未剪切视频分解为不重复的帧片段，然后提取每个帧片段的原始特征；利用原始特征总数X计算时序连续性支流的输入特征数据Xt；计算基础支流的和时序连续性支流的类激活序列分数及类时序注意力分数；将整体模型的类时序注意力分数和类时序注意力分数进行一致性约束；计算TEN网络模型的总损失函数同时对TEN网络模型进行训练，然后得到训练好的TEN网络模型；将待预测未剪切视频数据输入到训练好的TEN网络模型中，得到对待预测未剪切视频的行为定位。通过使用本方法可以对任意待预测视频中的时序行为进行精确定位。
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公开(公告)号：CN117803413A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410069319.3
申请日：2024-01-16
申请人： 重庆市城市建设投资(集团)有限公司 , 重庆大学
摘要： 本发明提供一种控制隧道底部变形的斜撑结构及其使用方法，涉及隧道支撑结构技术领域，包括轨道板、隧道、底座、排水渠、加固桩和底板，轨道板和底板之间对称安装有斜撑板，斜撑板的上下两端均安装有对接板，对接板分别与轨道板和底板相贴合，位于斜撑板底端的对接板与底板之间安装有紧固件，对接板的上表面位于紧固件的两侧位置处对称开设有滑槽。本发明，通过设置该滑槽、高强度保护壳、端板、圆孔以及固定螺栓结构，可以对紧固件的顶部进行遮盖和隐藏，实现对紧固件的保护功能，提高紧固件的使用寿命，同时端面呈斜面设计，可以牢牢抵住斜撑板的外表面，起到辅助支撑的作用，进一步保证斜撑的支撑稳定性。
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公开(公告)号：CN110852273B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911099446.3
申请日：2019-11-12
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习注意力机制的行为识别方法，该基于强化学习注意力机制的行为识别方法包括以下步骤：S1：将构建的TSN卷积神经网络模型进行预训练，并通过所述TSN卷积神经网络模型从预先配置好的数据集中提取特征通道集；S2：将构建的深度强化学习网络模型进行预训练，并通过所述深度强化学习网络模型对所述特征通道集进行关键通道集的选择；S3：将构建的判别器神经网络模型进行预训练，并通过所述判别器神经网络模型对所述关键通道集进行动作分类。有益效果：本发明使用深度强化学习的方法获得一个能够主动关注到关键特征通道的注意力机制，并通过该深度强化学习方法可以达到提高视频识别精度的效果。
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公开(公告)号：CN113591731B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110887042.1
申请日：2021-08-03
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于知识蒸馏的弱监督视频时序行为定位方法。包括具体步骤如下：构建分类器模型，选定一个行为类别的已剪切视频，对该视频进行视频特征提取和嵌入特征计算；利用嵌入特征计算Pcls和W0，之后计算出Pscore；通过Pscore计算交叉熵损失来更新分类器模型中各个模块的相关参数。构建教师学生网络模型，选择一个该行为类别的未剪切视频，通过特征提取模块提取特征，通过嵌入特征模块计算该未剪切视频的嵌入特征，然后将该嵌入特征通过背景干扰抑制模块和特征对齐模块处理后得到其增强特征；将增强特征通过非极大值抑制法计算出最终的定位结果。通过本方法可以降低背景信息带来的干扰和提高行为信息表达的完整性,使最终的定位结果更加准确。
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