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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
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野三关隧道DK 124+602突水相关水文地质分析 总被引:2,自引:1,他引:1
研究目的:野三关隧道出口突发性大涌水,造成灾害。研究与分析施工资料、既有水文地质资料及现场观测资料,探究其原因,总结其规律,有效地确定其设计、施工整治方案,规避施工风险。研究结论:志留系碎屑岩组成的山地分水岭与栖霞组、茅口组灰岩组成的山地斜坡之间的地貌交界处和岩性界面处是汇水富集的地方;P1q+m富水地层中发育3#暗河,存在3个不同类型的充水层,它们都与3#暗河有不同程度的联系,隧道突水将暗河导入隧道;改道后的暗河继承、保留了原3#暗河的管道流特征、径流流量动态变化特征、降雨-流量关系特征等;暗河改道将对环境产生一定影响、大流量水流突出的泥石和随带的泥沙对施工和营运养护将造成困难。 相似文献
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基于弹性需求的城市轨道交通列车开行方案研究 总被引:1,自引:0,他引:1
城市轨道交通的列车开行方案直接影响乘客的出行费用,需要根据客流的需求弹性制定。针对目前城市轨道交通规划和运营实际,将列车开行方案归结为列车编组、开行时段,以及各时段每一列车交路的列车数量。在分析乘客广义出行费用的基础上,构造乘客出行的弹性需求函数,将乘客乘车选择归结为具有能力约束的弹性需求用户均衡问题。进而利用城市轨道交通营运企业与乘客之间的博弈关系,对列车开行方案相关的费用、效益等优化目标和约束条件进行分析,建立基于弹性需求的城市轨道交通列车开行方案的多目标双层规划模型,并设计基于模拟退火算法的优化算法。针对长沙地铁2号线的应用表明,优化方法具有较高求解效率和较好求解质量。 相似文献
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