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141.
褚树起 《交通世界(建养机械)》2013,(4):248-249
在公路路基施工中,路基开挖是最普遍的一项施工内容,同时它的工程量也是最大的。路基开挖有人工挖掘和机械作业两种方式,通常使用较多的是机械作业的方式,而人工作业主要是用于不便于机械施工的路基地段。在公路路基开挖施工前要做好各项前期准备工作,对地形的特点、土层的分布状况等具体情况要进行现场实地考察,以便决定采取何种机具运用哪种开挖施工 相似文献
142.
褚树起 《交通世界(建养机械)》2014,(17):184-185
道桥病害的表现
道桥病害也就是在道桥设计、施工与使用的过程中.可能出现的各种危害、损耗以及安全隐患等,这些病害情况都将影响道桥的使用寿命与承载能力,严重的时候还可能会引发各种交通事故,直接危害通行人员的生命安全.可见道桥病害对我国交通事业带来的损失之重。 相似文献
143.
基于深度学习的裂缝检测对于降低基础设施运营风险、节约运维成本并推进中国土木工程行业智能化转型具有重要意义。算法、数据集和评价指标是构建深度学习裂缝检测模型的关键要素;裂缝检测模型集成于机器人平台,从而实现对土木基础设施的全自动裂缝检测。为此,从以上4个方面对当前研究进行了系统梳理。首先,回顾了深度学习的发展历程,重点介绍了深度卷积神经网络在计算机视觉领域的应用及其在图像处理方面较传统算法所具有的显著优势。接着,详细介绍了3类基于深度学习的裂缝检测主流算法,包括分类算法、目标检测算法和语义分割算法。然后,对现有裂缝图像数据集以及模型性能评价指标进行了归纳。最后,总结了土木基础设施的各类裂缝检测机器人平台。综合分析表明:基于卷积神经网络主干结构的深度学习算法已被广泛用于土木基础设施表面裂缝的精准定位与分类,而裂缝的尺寸信息仍需依靠传统图像处理技术进行提取;由于像素级标注的成本和专业性高,大型的裂缝语义分割数据集相对缺乏,致使当前基于语义分割算法的裂缝检测模型鲁棒性较差;目前多数研究人员采用个人建立的裂缝数据集进行模型训练且采用不同的指标进行模型性能评价,缺乏统一的基准测试数据集和评价指标体系,无法对不同模型的性能进行平行比较;目前针对不同基础设施已相应开发了一些裂缝检测机器人,提高裂缝检测机器人的多场景适应性,并降低其应用成本是未来的发展方向。 相似文献