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1.
3.
为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F1分数指标对算法进行评估,并根据F1分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明:所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。 相似文献
4.
北京地铁线网规模不断扩大,客流量不断增多,给地铁安全生产运营和车辆检修带来了越来越大的挑战。阐述应用信息化技术建立地铁安全生产管控信息平台辅助车辆检修管理的实践及探索,对平台架构、网络拓扑、功能模块、数据库的设计思路及实现过程进行详细叙述。对地铁车辆检修现状进行分析,产生需求;利用C/S与B/S模式相结合,研发出适用于地铁车辆检修的安全生产管控信息平台;应用智能手持终端及其APP的研发,实现车辆检修的标准化作业流程管控、数据采集,应用后台数据积累和程序运行,形成大数据分析。 相似文献
5.
6.
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8.
常规减摇鳍多采用鳍角反馈控制方式,实际减摇效果很难达到理论设计水平。主要是由于产生控制力矩的升力是估算值,与实际值有较大偏差。文中分析了偏差产生原因并以此为据,避开多种干扰因素和繁琐的理论推导;设计了内含轴芯的空心轴,运用欧拉—伯努利梁刚度矩阵进行理论分析;将难以测量的升力转化成易于检测的位移量,建立两者的量化关系,并探讨了三种主要影响因素;设计可拆卸的端盖和两种传感器安装方式,便于维修检测。以实际装船的某型减摇鳍设计参数为依据,通过计算和仿真对比验证了设计的有效性和准确性。 相似文献
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10.
将子结构技术应用到快速多极子边界元法中,形成子结构快速多极子边界元法。通过复杂结构声场计算,对该方法的迭代计算收敛情况以及影响收敛的因素进行研究分析。经研究发现,应用Fortran语言编程求解问题时,矩阵方程构建方式,交界面的规模以及是否填充吸声材料对迭代法的收敛速度有着重要影响。最后,以应用子结构快速多极子边界元法与传统边界元法计算消声器传递损失为例,对该方法的准确性和精度进行验证。 相似文献