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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
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针对薄板分段车间的焊接装备复杂化程度高、焊接作业监控困难、焊接信息反馈不及时等问题,研究薄板分段车间T型梁焊接机器人的工艺流程和工艺参数,开发一种基于对象链接与嵌入过程控制的统一架构[OLE(Object Linking and Embedding)for Process Control Unified Architecture,OPC UA]技术的T型梁焊接机器人在线监测系统。该系统主要对T型梁焊接机器人的生产进度、设备运行状态和中间产品质量等进行在线监测,实现数据实时采集和生产过程监控与分析等功能,可消除设备之间的信息孤岛现象,实现车间生产透明化,提高生产效率,确保焊接质量。 相似文献
686.
沿海港口是国民经济和社会发展的重要基础设施,是我国参与国际经济合作与竞争的重要战略资源,及时跟踪港口建设与生产运营状况,在“双循环”格局下研究港口供给侧能力适应性,是交通运输主管部门开展行业管理的重要基础。回顾了“十三五”期我国宏观经济发展趋势和沿海港口吞吐量发展情况,重点围绕沿海港口码头能力适应性,根据沿海港口发展实际,考虑设备工艺提升、集装箱箱重折算系数调整、通用类码头能力核增等因素,分层次、分区域、分货类、分结构详细分析了码头能力的适应性,并提出推动既有通用类码头专业化改造及通过能力评估、推动港口生产运营智能化和公共服务便利化、强化港口在综合立体交通网络中的枢纽作用等方面的建议。 相似文献
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以北部湾港总体规划编制为例,探讨绿色发展理念融入港口总体规划各方面和全过程的思路和方法。在岸线利用规划中充分考虑环境敏感区的避让和远离;结合绿色发展等原则,提出分层次的港区布局体系;在重要货类运输系统布局中加强生态环境因素的考量;基于减缓环境影响、提高资源利用效率等原则,优化港口平面布置方案;在集疏运方案规划中注重协调港口与城市交通组织以及运输结构调整;在环境保护章节中加强绿色港口发展指引。研究思路可为新时期新发展理念下的港口总体规划编制提供参考和借鉴。 相似文献
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