基于YOLOv5和DeepLabv3+的桥梁结构病害智能识别技术

传统以人工为主的桥梁表观病害识别方式存在着效率低下、风险高等问题，已不能满足当今桥梁检测任务的要求。针对上述问题，本研究结合目标检测与语义分割技术，提出了一套桥梁表观病害智能识别算法，完成了桥梁病害的智能识别与尺寸计算任务。研究中通过多种手段收集桥梁病害图像，构建桥梁表观病害目标检测数据集和语义分割数据集；训练了YOLOv5病害识别及定位网络和DeepLabv3+病害区域提取网络；对病害区域提取结果进行噪点去除、毛刺剔除、裂缝体分解等预处理后，采用邻域划分和正交骨架实现了病害长、宽尺寸的计算，并在桥梁实拍病害图像上进行了算法测试。本研究开发的病害识别技术实现了桥梁表观病害高效率、高精度的自动识别和尺寸计算，提升了桥梁检测的工作效率和安全性。     

基于机器视觉的隧道衬砌表观病害检测技术研究进展

针对隧道衬砌表观裂缝病害的智能化检测算法问题,梳理了自动检测算法的处理流程,介绍了3种裂缝自动检测的方法:图像处理、传统机器学习、深度学习算法,并分析了3种方法的适用范围及优缺点,重点讨论了深度学习算法,它从根本上改变了裂纹检测的方式,大幅提高了检测性能。对基于分类、目标检测和分割的深度学习神经网络在裂纹检测中的应用进行了综述和比较,展望了该算法在裂缝自动检测的应用前景。     

基于机器视觉的智能汽车环境感知算法研究综述

基于机器视觉的智能汽车环境算法作为智能汽车规划决策和控制执行的基础环节,是智能汽车关键技术之一,也是智能汽车当前研究的热点问题。本文对目前基于机器视觉的环境感知技术研究的现状进行综述,首先总结了各类相机标定算法并阐述了其基本原理;然后论述了基于机器视觉的目标检测和多目标跟踪的研究现状,分析了各主要算法的实现步骤;最后对智能汽车环境感知技术的发展进行了总结,并对未来发展趋势进行了展望。     

基于机器视觉的齿轮齿形缺陷检测技术

文章主要面向齿轮工件,基于机器视觉方法实现齿形轮廓自动检测。首先设计齿形缺陷专用检测装置,用于齿轮图像的采集;然后基于机器视觉方法,对齿轮图像进行预处理,包括灰度转换、中值滤波去噪以及二值化;并基于Sobel边缘检测实现齿形轮廓的提取,确定分度圆半径,基于最小二乘法拟合圆求圆心,根据分度圆与齿廓的交点测量齿距偏差。经验证,齿轮图像预处理以及Sobel边缘检测具有较好的通用性,基于机器视觉的齿形缺陷检测准确可靠,能够有效提升齿轮轮廓的自动检测效率。     

基于光纤陀螺的大跨桥梁连续线形检测技术研究

为实现大跨桥梁的结构线形快速检测,及时定位桥梁最大变形部位,采用基于光纤陀螺的连续轨迹测量技术进行桥梁线形检测技术研究。分析基于光纤陀螺传感技术开展桥梁连续线形检测的前提条件和基本原理,推导连续线形轨迹的计算公式,提出了线形检测流程及对测试结果的修正与标定方法,并在缩尺模型桥和实际大跨桥梁中进行了测试。结果表明:光纤连续线形测量系统的测试结果与传统百分表及全站仪的测试结果吻合,所测线形轨迹连续、精确,可准确定位桥梁结构最大变形部位。该技术可用于大跨桥梁连续线形的快速、准确检测。     

机器视觉在汽车驾驶辅助系统中的应用

机器视觉是汽车驾驶辅助系统应用领域的重要技术,文章主要综述了机器视觉在车道检测技术、交通标志识别技术、车辆识别技术、行人检测技术和驾驶员状态检测技术等领域的应用,着重介绍了机器视觉技术在上述领域目前的研究现状,为机器视觉在汽车驾驶辅助领域的进一步研究提供了参考。     

东海大桥交通异常事件识别应用研究

借助人工智能、物联网、云计算等技术在东海大桥的应用,实现了对交通异常事件的智慧巡检与监测。利用现有路侧监控视频和巡检视频,基于人工智能算法,对交通异常事件影响行车安全的问题及时识别,并通过智慧检测系统报警。系统结合二三维一体化模型,实现对病害及异常事件的快速定位,辅助后续处置流程,提高处置效率。     

桥梁损伤自动检测理论初探

自动检测是桥梁健康监测的核心和关键技术之一,在自动检测确定出损伤大致范围的基础上,可以通过人工检查进一步确认或排除损伤点,这可大大减轻损伤检测的劳动强度,节约开支。根据小波变换多分辨率分析的特性和恒虚损处理自动检测原理,形成以小波恒虚损处理方法为核心的桥梁损伤自动检测理论。该方法通过拾取环境噪声作为参考噪声,与试验信号分别经相同小波滤波器输出后,形成统计量作为恒虚损率处理的输入参数,进而对奇异信号进行自动检测。该技术不需要无损桥梁相关资料,并可满足实时动态监测的要求。最后通过算例进行了验证。     

公路沥青路面检测技术发展综述

沥青路面使用性能检测与评价是公路养护管理决策的基础和科学依据,但路面检测技术的综合化、快速化、精确化一直是个难题。为此,综述了路面检测技术从人工检测、半自动化检测,到无损自动检测的发展过程,介绍了路面使用性能检测方法,探讨了现有路面使用性能检测技术存在的问题及未来的发展方向。     

基于图像识别的公路路面破损自动检测研究进展

本文介绍了基于摄影和摄像技术路面破损自动检测系统组成，对路面破损图象压缩，路面破损识别研究现状在路面破损自动检测技术中的应用进行了综述，探讨了现有路面破损自动检测系统研究中存在的问题，并展望路面破损自动检测技术的发展。     

桥梁结构安全监测的动力响应法与评估系统

针对桥梁管理需要,在国内外现有桥梁管理系统的研究基础上,根据目前的技术条件及经济条件,对桥梁管理的安全动态监测系统进行了研究,明确地阐述了桥梁安全性动态监测与分析系统的概念,进行了该系统的结构设计,并对其核心部分结构安全性评估子系统进行了研究:给出了选取的监测参数、评估框架流程、参数识别方法、承载能力评定、荷载模式识别方法以及结构状态评估方法.该系统的使用可以使桥梁管理者及时了解桥梁结构的工作性能状况,正确作出桥梁维修决策,及时消除结构安全隐患.     

桥梁结构安全监测的动力响应法与评估系统

针对桥梁管理需要,在国内外现有桥梁管理系统的研究基础上,根据目前的技术条件及经济条件,对桥梁管理的安全动态监测系统进行了研究,明确地阐述了桥梁安全性动态监测与分析系统的概念,进行了该系统的结构设计,并对其核心部分结构安全性评估子系统进行了研究：给出了选取的监测参数、评估框架流程、参数识别方法、承载能力评定、荷载模式识别方法以及结构状态评估方法。该系统的使用可以使桥梁管理者及时了解桥梁结构的工作性能状况,正确作出桥梁维修决策,及时消除结构安全隐患。     

基于视觉技术的汽车制造智能装备文献综述

机器视觉是近20年新兴起来的一项工程技术,涉及到成像技术、图像处理、传感器技术、硬件技术与接口技术等。随着视觉技术的逐步完善和发展,其在工程上得到了越来越广泛的运用。文章就视觉技术的组成、机器视觉在智能装备上的运用以及机器视觉在焊接线上的运用展开了综述,在总结文献的基础上对汽车生产焊接线上使用机器视觉技术进行了展望。     

融合毫米波雷达与深度视觉的多目标检测与跟踪

针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究。首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法。然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深度视觉的多车辆检测。最后,采用决策级融合策略融合毫米波雷达与深度视觉信息,设计了一种用于复杂交通环境下前方车辆多目标检测与跟踪的框架。为验证所设计的框架,进行了不同交通环境下的实车实验。结果表明:该方法可实时检测跟踪前方车辆,具有比融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测方法更好的可靠性与鲁棒性。     

国内外桥梁病害标准的比较研究

现有的桥梁病害等级评估技术已难以满足日益重要的桥梁管理养护的需求,为了全面掌握当前世界范围内关于桥梁病害等级的研究成果,从整体思想、具体的病害标准实例、标准使用方法、先进性及存在的不足等方面,系统地分析总结了奥地利、丹麦、法国、德国、加拿大、美国及中国的桥梁构件病害等级的不同评价标准,虽各国的病害标准都有其优越的一面,但都难免存在粗略、定性模糊化等不足;结合桥梁病害的检测与评估工作,围绕病害标准的层次性、客观性、明确程度、先进性、检测及评估的可操作性等关键指标,详细具体地研究了当前病害标准存在的诸多技术缺陷,最后提出以病害标准化技术作为病害评估的发展方向,提高桥梁病害标准的技术水平。     

物联网条件下交通异常事件自动检测技术

交通异常事件自动检测是解决道路交通偶发性拥挤的关键技术,是提高现有交通运输系统运行效率的突破点之一。随着信息技术、传感技术、通信技术、交通对象识别和定位技术的发展,特别是物联网条件下交通参与者对交通环境感知能力大大增强,加上人们对交通安全、与节能减排问题相关的交通需求管理和信息服务更加关注,交通事件管理在智能交通系统运行中的作用更加重要,对交通事件自动检测的可靠性、实时性和定位精度提出了更高的要求。文中介绍了交通事件自动检测技术的研究现状,并展望了新的人、车、路、环境下交通事件自动检测技术发展趋势和研究方向。     

某钢筋混凝土桥梁检测及病害分析

针对某钢筋混凝土桥梁的现有技术状况,对该桥进行了有关项目的检测,根据检测结果对其病害及病害成因进行了分析,可为桥梁的病害治理及维修加固决策提供科学可靠的依据.     

基于SNN软件系统的神经网络交通事件自动检测算法

高速公路交通事件自动检测在我国是一个新的研究领域,它是解决高速公路突发交通事件的有效途径之一。随着神经网络技术的成熟与完善,许多学者把这项技术应用于高速公路交通事件自动检测。本文总结现有神经网络算法的不足,提出基于SNN(StatisticalNeuralNetworks)软件系统的神经网络交通事件检测新算法,通过与传统的加利福尼亚算法、滤波算法、标准偏差法进行比较和验证,得出新算法明显优于传统事件检测算法的结论。     

某钢筋混凝土桥梁检测及病害分析

针对某钢筋混凝土桥梁的现有技术状况，对该桥进行了有关项目的检测，根据检测结果对其病害及病害成因进行了分析，可为桥梁的病害治理及维修加固决策提供科学可靠的依据。     

基于车辆响应的桥梁间接测量与监测研究综述

中小跨径桥梁量大面广且维护投入相对较少，如何实现快速、经济且准确的状态评估与损伤诊断是交通基础设施管理中亟待解决的关键问题。2004年，Yang等首创了基于车辆响应的桥梁间接测量法（也称“车辆扫描法”），因具有高机动性、快速、可连续测试等显著优点，在国内外备受广泛关注与推崇。为了推动桥梁驱车间接测量法的技术落地并探索其未来发展方向，综述了国内外基于车辆响应的桥梁间接测量与监测研究进展。首先，对基于车辆响应的桥梁间接测量理论进行简述，通过解析推导验证了利用车辆响应间接识别桥梁模态频率与振型的可行性，揭示了该方法的核心原理；然后，回顾了间接测量法在识别桥梁模态参数（频率、振型、阻尼比）、损伤和桥面不平整度等方面的理论和数值研究进展；最后，综述了基于间接测量法的模型试验和和现场试验现状。文献综述表明：基于车辆响应的桥梁间接测量与监测方法，在桥梁快速检测与损伤诊断中具有显著优势和广阔应用前景，有望为量大面广的中小跨径桥梁的检测监测与管理维护提供一套快速、经济且准确的技术方法。