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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。 相似文献
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介绍了路面破损检测自动化的原理,数字化图像的概念,现有系统的设计,硬件性能和特点,系统研究和开发的前景等方面的内容。 相似文献
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路面破损诊断的神经网络方法 总被引:8,自引:0,他引:8
由于路面病情机理的复杂性,因而难以得到一套精确、实用的病情识别诊断判据。本文通过对神经网络分类功能及公路路面病情诊断技术的分析,提出了利用神经网络进行路面病情诊断方法,为进一步开发相关实用技术作了一定的理论准备。 相似文献
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基于小波分析和神经网络的交通事件自动检测 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了利用小波分析和神经网络进行交通事件自动检测的方法,其基本思想是通过小波变换对原始采样信号进行奇异点检测,然后通过神经网络对小波变换的结果进行分类,最后给出交通事件的信息。通过MATLAB仿真实验,证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类。 相似文献
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基于神经网络的多识别器在字符识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于神经网络的集装箱字符识别的方法.它采用了多个简单识别器融合的方法,这一方法根据不同类型识别器的特性,采用了串、并联混合的方案将它们组合在一起.与单一识别器相比,不仅大幅提高了识别率,而且缩短了识别耗时.这一方法对存在杂质时的数字和字母的识别率大于94%. 相似文献
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以连续梁为例,通过曲率模态及改进后的模态置信准则联合确定损伤位置,并使用神经网络判定各损伤处的损伤程度。数值模拟考虑了梁不同位置及不同程度损伤情况,研究了运用曲率模态和模态置信准则进行损伤和损伤位置的识别,分析了各自方法的优缺点,通过两种方法的联合运用,使损伤位置识别准确、合理,并且说明了1阶曲率模态的局部参数是损伤程度识别较优的网络输入量,最后运用神经网络识别损伤程度。 相似文献
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土木工程结构损伤识别研究 总被引:4,自引:0,他引:4
结构损伤识别是近年来国际上的研究热点。阐述了实施土木工程结构损伤识别的必要性,在综述近几年国内外有关结构损伤诊断研究进展的基础上,讨论了结构损伤检测中的两类方法,重点对损伤识别中的动力指纹法、模型修正法、神经网络法、遗传算法、小波分析法进行了分析和比较,最后阐述了结构损伤识别领域目前存在的主要问题和未来的发展方向。 相似文献
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结合神经网络技术进行了斜拉桥损伤分步识别的系统性研究,提出了具体的斜拉桥损伤分步识别过程,给出了每一识别步骤中适当的损伤识别参数.可实现斜拉桥主要构件即拉索和主梁中损伤的有效识别.采用概率神经网络确定损伤构件的类型,采用径向基函数(RBF)网络实现损伤的定位定量分析.针对润扬大桥斜拉桥的损伤模拟分析表明:将测试数据进行平均计算可以大大降低噪声对于概率神经网络识别结果的影响;噪声水平对2个径向基函数网络的损伤位置和损伤程度的识别能力方面的影响较小.采用不同的神经网络分阶段实现大跨斜拉桥的损伤识别,不仅提高了损伤识别的效率和准确性,而且增强了损伤识别方法在实际结构中应用的可行性. 相似文献
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为快速而又有效地进行无损检测(NDT),探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经冈络算法.及刚性路面脱空识别特征参数的选取,提出以反映结构损伤位置和程度的频率下降率作为结构脱空识别的特征参数。利用有限元方法对刚性路面脱空进行数值模拟,同时采用声振法研究了刚性路面板声学特征变化的关系,分别获取训练样本数据,通过自适应神经网络对刚性路面脱空进行了识别研究。从中可以看出,采用频率下降率和自适应神经网络技术对刚性路面脱空进行缺陷识别分析具有较高的精度和可靠性。为用声学特征进行刚性路面脱空等缺陷识别提供了理论和实验依据。 相似文献
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刚性路面脱空声识别集成神经网络方法 总被引:3,自引:0,他引:3
基于集成神经网络对刚性路面脱空声的识别与分类能力,用简单的敲击法获取了刚性路面的声响应信号,通过对声信号的频域特征提取,应用集成神经网络对刚性路面脱空状况进行了识别.实验表明所给出的特征提取方法和集成神经网络模型是解决刚性路面脱空识别的一条较为有效途径. 相似文献