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为提高恶劣雨天交通环境下车辆目标检测精度,提出一种基于PReNet和YOLOv4融合的深度学习网络DTOD-PReYOLOv4,融合了改进的图像复原子网D-PReNet和改进的目标检测子网TOD-YOLOv4;将多尺度膨胀卷积融合模块和添加了挤压激励块的注意机制残差模块引入PReNet,获得的D-PReNet可更有效提取雨纹特征;使用轻量化的CSPDarknet26代替YOLOv4骨干模块CSPDarknet53,为YOLOv4的颈部路径聚合网络模块添加复合残差块,同时采用k-means++算法取代原始网络聚类算法,获得的TOD-YOLOv4可在改善交通小目标检测精度的同时进一步提高检测效率;基于构建的雨天交通场景车辆目标数据集VOD-RTE对DTOD-PReYOLOv4进行了验证。研究结果表明:与当前YOLO系列主流网络相比,提出的DTOD-PReYOLOv4对原浅层ResBlock_body1叠加残差块,可以更好地提取分辨率较小的特征;对原深层ResBlock_body3、ResBlock_body4和ResBlock_body5进行裁剪,获得ResBlock_body3×2、Re... 相似文献
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以中山西外环高架桥某三柱门架墩为例,在静力计算满足要求的前提下,采用反应谱分析和时程分析两种计算方法对结构进行抗震验算,分别考虑E1和E2两种作用,弹性验算没通过的情况下需要进行塑性验算,以确保结构安全合理可靠。 相似文献
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地铁换乘站深基坑围护结构变形规律FLAC模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究目的:以北京奥运支线大屯路地铁换乘站深基坑工程为背景,采用现场监测和FLAC有限差分法模拟计算的方法,研究城市地铁车站深基坑施工过程中的围护结构变形规律,为北京地区地铁深基坑工程的围护结构优化设计和信息化施工提供依据.研究结论:复杂环境下城市地铁换乘站深荩坑明挖施工时,现场临测是信息化安全施工的保证,对于形状复杂的车站基坑应该采用围护桩、钢支撑和锚索等组成的复合维护形式作为基坑的围护结构;土方分层开挖方式和钢支撑预应力施加是减少空间效应保证安企施工的重要措施;FLAC数值计算是研究基坑变形规律的重要手段 相似文献
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2002年初,我市有传说二冲程摩托车将被淘汰,陪伴我经历了6万公里风雨路的“小红马”——CY80也在淘汰的范围。说句老实话,虽然6万公里了,可CY80还没有让我失望过。但形势所逼,我不得不考虑换了它。我的经济能力有限,换辆差的我不愿意,换好的我又没那么多的钞票。 相似文献
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高涛 《城市轨道交通研究》2019,22(7):116-119
以南宁轨道交通2号线某区间盾构双线隧道先后通过与隧道间距不同的管线为工程背景,通过FLAC软件数值计算和现场监测相结合的方法研究了富水圆砾地层地铁盾构隧道施工对既有临近管线变形的影响规律。结果表明:随着地层深度增加,沉降槽宽度减小;管线最大沉降量出现在左线隧道中线上方;盾构刀盘通过2倍盾构外径范围后,管线沉降逐渐趋于稳定;管线沉降曲线受右线隧道开挖影响不再符合高斯曲线,同时管线最大拉应力呈增加趋势,而最大压应力呈减小趋势。研究结果可为类似工况下地铁盾构隧道的安全施工提供参考。 相似文献