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[发明专利]一种基于图像识别的隧道岩体主要结构面判识方法及装置-CN202310635084.5在审
发明人：邹杨;蒋良文;伊小娟;徐正宣;张广泽;杨科;唐兴荣;朱泳标;史洪滨;赵景锋;周学军;袁东 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及岩体结构面识别技术领域，特别涉及一种基于图像识别的隧道岩体主要结构面判识方法及装置，包括：获取开挖面图像并切片分割，基于预先训练好的岩体结构面迹线判识模型进行识别，获取带有预测迹线的图像，再进行聚类拟合处理，得到结构面迹线。本发明能够有效降低识别过程中对原始图像的要求，并能提高对于预测迹线的捕捉精度，避免过度拟合，并极大地消除了预测迹线上的噪音点，使获取的结构面迹线能够更加接近真实的结构面迹线，从而提升对迹线判识的精确度。
一种基于图像识别隧道主要结构面判识方法装置

[发明专利]基于高分辨率网络的隧道围岩智能分级方法-CN202310497459.6在审
发明人：马春驰;严文金;徐正宣;李天斌;王栋;卢向前;扈森;马俊杰;代坤坤;张航;朱泳标;杨科;林之恒;张夏临;邹杨;方振华;李天雨;王波 -专利权人：中国国家铁路集团有限公司;成都理工大学;中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高分辨率网络的隧道围岩智能分级方法，包括：建立分级指标体系并对指标进行评价；采用独热编码方法对围岩分级指标进行数值离散化，建立围岩分级样本库；构建高分辨率网络，通过贝叶斯优化高分辨率网络的超参数；选择围岩分级指标，作为高分辨率网络的输入：通过所述高分辨率网络的迭代，并应用对应围岩分级训练集训练学习得到的网络权重参数，输出围岩对应分级评定；再根据所得到的围岩分级评定，返回隧道掌子面对应的围岩分级评定结果；本发明基于深度学习的围岩分级方法可以通过训练深度神经网络自动学习特征，从而实现对围岩进行智能分级，减少了人工操作，降低了成本，提高了分级效率和准确度。
基于高分辨率网络隧道围岩智能分级方法

[发明专利]一种基于云技术的地表地物信息采集方法及系统-CN202010301408.8有效
发明人：吴彦格;朱泳标;卢建康;杨锋;梅熙 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云技术的地表地物信息采集方法及系统，其中方法包括以下步骤：将底图上传至云端；其中，底图与地表地物关联；从云端下载底图，获取待采集区域的坐标；根据待采集区域的坐标在底图上对待采集区域的地表地物进行记录，得到外业文件，将外业文件上传至云端；从云端下载外业文件，将外业文件转换为转换文件，根据转换文件得到待采集区域的地表地物信息。本发明所述的方法在采集待采集区域的地表地物时不需携带结构复杂的硬件装置，根据需要从云端上传或下载数据进行使用，数据采集装置不需存储占用大量内存的影像和数字底图，且避免了纸质图采集造成污染环境的问题，现场操作方便快捷，对操作人员友好，使用范围广。
一种基于技术地表地物信息采集方法系统

[发明专利]一种基于GPU加速的多边形拓扑生成方法及设备-CN202111446440.6有效
发明人：杨科;朱泳标;张广泽;李娜;邹杨;吴彦格;陈兵;黄弘;肖红玉 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于GPU加速的多边形拓扑生成方法及设备，包括：从图层数据中提取多个点数据与弧段数据，进而生成第一点集合与第一弧段集合，并将第一点集合与第一弧段集合传输至GPU；在GPU中，采用并行聚类算法根据第一点集合与第一弧段集合生成聚类数据；根据GPU返回的聚类数据对第一点集合进行替换，进而生成第二点集合，并根据第二点集合生成第二弧段集合；并将第二点集合与第二弧段集合传输至GPU；在GPU中，采用GPU并行多边形拓扑生成法根据第二点集合与第二弧段集合生成多边形集合；对多边形集合进行去重处理，得到图层数据对应的多边形集合。本方法通过CPU+GPU并行计算自动生成图层数据对应的多边形拓扑，减少人为的干预，提高处理效率。
一种基于 gpu 加速多边形拓扑生成方法设备

[发明专利]一种基于AutoCAD自适应曲线趋势的自动填图方法-CN202210099535.3有效
发明人： 朱泳标;张广泽;张雨露;李娜;邹杨;杨科;吴彦格;陈兵;黄弘;肖红玉 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AutoCAD自适应曲线趋势的自动填图方法，应用于地质勘探填图技术领域，包括以下步骤：S1、拷贝岩性花纹图库文件，将地质断面图导入AutoCAD；S2、填图的比例尺；S3、建立地质断面的地面线、地质分界线及地层类型描述的选择集；S4、对选择集进行拓扑分析，获取地层类型对应的拓扑区域结果；S5、连接地层类型数据库，查询地质岩性花纹信息和地层类型的坐标；S6、在地质岩性花纹图库文件中查询岩性花纹信息；S7、通过AutoCAD完成地质断面图岩性花纹的填充；该方法能够自适应处理复杂的地质断面图填充工作，很大程度地降低了工作量，提高了填充工作的效率，且填充更加规范、美观，填充格式统一，增强了填充效果。
一种基于 autocad 自适应曲线趋势自动方法

[发明专利]一种钻杆扶正环及用于水平钻孔的钻孔装置-CN202110437006.5在审
发明人：陈明浩;韦猛;张羽军;彭家洛;郑明明;周学军;朱泳标;刘建国;王彦东;霍宇翔;李谦 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司;成都理工大学
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： E21B17/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种钻杆扶正环及用于水平钻孔的钻孔装置，该扶正环包括同心设置的内环和外环，所述内环和外环的截面为圆环状，所述内环用于套装固定在钻杆上；所述内环和所述外环之间间隔设置至少两个连接台座，所述连接台座一端与所述内环的外壁连接，另一端与所述外环的内壁连接。在钻进过程中，钻杆被抬到居中的位置，避免与钻孔壁紧贴，减少钻压在岩土中的损失，同时，外环和内环之间的空间隙区域形成了一个通道，使得泥浆在孔内的循环效果良好，该钻孔装置可用于勘察小口径长距离的定向水平钻孔作业，具有较好的推广意义。
一种钻杆扶正用于水平钻孔装置

[发明专利]基于深度学习的岩土自动识别定名方法及系统-CN201910704218.8在审
发明人：唐朝国;朱泳标;杨科;郑之光;张居力;林龙;董凤翔;林华珍;孙夕雯;彭玲军;刘可昕 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的岩土自动识别定名方法及系统，将基于深度学习的神经网络图像识别技术运用到岩土自动识别定名的自动检测上，通过构建并训练深度学习网络，使该深度学习网络自动输出岩土地质类别预测结果。该自动识别技术具有较高的准确性，减小传统人工对岩土地质类别的判定存在的误差，提高了岩芯图像识别效率及准确性，从而节省了工程人力成本，能够实时识别分类，及时录入信息，有效的跟踪现场问题的处理进度，存储图像数据并平台共享，优化图像分类管理系统。
自动识别岩土学习存储图像数据分类管理系统图像识别技术自动识别技术传统人工录入信息人力成本神经网络实时识别现场问题岩芯图像优化图像预测结果自动检测构建减小判定土地网络进度输出共享分类跟踪

[发明专利]基于深度学习的岩石图像风化程度检测方法及系统-CN201910768866.X在审
发明人：唐朝国;朱泳标;张居力;杨科;张毅;董凤翔;邓蔚;齐玥;谭咏仪;侯佩佩 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的岩石图像风化程度检测方法及系统。将基于深度学习的神经网络图像识别技术运用到岩石风化程度的自动检测上，通过构建并训练深度学习网络，使该深度学习网络自动输出岩石风化程度检测结果。该自动识别技术具有较高的准确性，减小传统人工对岩石风化程度的判定存在的误差，提高了岩石图像识别效率及准确性，从而节省了工程人力成本，能够实时识别分类，及时录入信息，有效的跟踪现场问题的处理进度，存储图像数据并平台共享，优化图像分类管理系统。
风化岩石程度检测学习存储图像数据分类管理系统图像识别技术自动识别技术传统人工录入信息人力成本神经网络实时识别图像识别现场问题优化图像自动检测构建减小判定网络图像进度输出分类跟踪共享

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