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为提高涵洞淤堵病害的检测效率，研究了基于无人机采集病害视频、图像资料和迁移学习的卷积神经网络(人工智能)算法对涵洞图像进行分类。将涵洞状况分为：淤堵、部分淤堵和正常3个类别。并把在ImageNet图像数据集上预训练过的人工智能算法(如ResNet-18网络模型)应用至涵洞图像中，以此提高人工智能算法的准确性。结果表明：使用ResNet-18对涵洞分类识别准确率可达到93%,实现了对涵洞状况的有效分类。此外，还提出了一种通过MATLAB调用涵洞状况图像GPS信息得到地理位置定位的方法，帮助二次检测或后期维护人员快速达到病害现场，进行相关的监测维护工作。 相似文献
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在实际的公路工程中,很多工程为了最快地投入使用,尽早产生经济效益或政治效益,而因此诱发的一味追求进度的形势势必过多地忽略了工程质量,监理或监督单位的"严把质量关"必然是影响工期的,也会造成某些领导政绩或"形象"下滑的,往往管理者是不愿去碰这个"钉子"的,这就会产生一种现象那就是"质量给进度"让路。怎样有效地控制好质量同时加快施工进度成了管理者日益关注的问题。 相似文献
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