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随着无人机与数字图像处理技术的发展,基于机器视觉的表面病害识别方法因具有安全与快速性,广泛应用于桥梁和道路等方面。由于码头剥落病害图像较复杂,目前该方法难以实现码头表观剥落病害的精确分割与定量分析。提出一种基于零样本深度学习模型SAM(Segment Anything Model)与图像透射变换矫正等技术相结合的码头表观剥落病害区域分割与量化计算方法。SAM算法能够有效克服混凝土剥落图像背景噪声多、灰度差异小的问题,分割方法精度更高、受噪声影响更小;进一步通过矫正、去噪、转换等图像处理操作,实现了对剥落病害关键几何特征的量化计算。经实验室模型与现场图像验证表明,新构建的方法泛化能力强、准确性高,能够实现对码头混凝土建筑表观病害的准确和快速检测,具有广泛的应用前景。 相似文献
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隧道管棚的施工工艺及质量控制 总被引:1,自引:0,他引:1
公路作为一种线形构造物势必要穿越部分不良地质区域,由于隧道能显著地缩短公路里程和提高路线的技术标准,故随着高速公路的迅速发展和工程设计、施工技术的进步,其在公路里程中的比例越来越大,而管棚是隧道施工中最常采用,且最为有效的辅助施工方法。 相似文献
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对特长隧道穿越的地质突变、岩爆、地下水资源等地质敏感地带,以“多尺度预报、综合判析”为指导原则,根据地质条件、技术条件、施工状况,合理地选采用地质预报方法,采用物探与地质相结合,合理地采取多参数或多种仪器类型组合的多方法结合,长短结合的多尺度(长、短、面、超前)探测,结合洞内外探测成果,进行综合判析地质工程特性,加强对隧道敏感地带地质预报的判读和分析,合理确定设计参数和施工方案;总结了地质判析原则和不同地质预报目标的要素,可作为长大隧道动态控制的参考. 相似文献
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