基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

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。     

轨道不平顺历史数据里程偏差修正研究

轨道不平顺历史数据之间存在里程偏差,若直接用于轨道不平顺劣化趋势模型必将导致其预测精度低的效果,从而增加轨道预防性维修的难度。因此,解决轨道平顺状态检测数据之间的里程偏差问题是实现预防性维修的前提。既有研究假设里程偏差为常数,实际上里程偏差随机产生且随着里程增加而累加。研究建立基于钢轨接头匹配的不平顺数据里程偏差修正模型,从轨检仪右高低原始弦数据中使用均一阈值提取出钢轨接头,对齐两段数据上提取到的所有钢轨接头后利用Dynamic Time Warping(DTW)算法,修正检测数据之间的同一相邻两钢轨接头之间的不平顺指标,修正后的检测数据相关系数约为0.98,保证了历史数据运用的可靠性。     

一种低信噪比环境下的基音检测方法

噪声是低信噪比环境下影响基音检测准确率的主要因素之一,为此提出一种基于形态学滤波和小波变换相结合的基音检测方法。该方法首先用形态学滤波器滤除噪声,突出基音。然后在小波域利用Teager能量算子区分清、浊音,通过浊音小波系数模的极大值提取基音。实验结果表明,在信噪比较小时该方法也能准确地检测出语音信号的基音,与传统的基音检测方法相比,该方法有较强的抗噪性。     

大跨径无桥台斜腿刚架桥的展望

无桥台斜腿刚架桥是近年发展起来的一种新桥型。通过研究其受力特性和构造形式，指出该桥型向大跨径发展的可能性。     

低桩承台防汛墙微型桩基原位试验研究

本文针对苏州河综合整治某新建防汛墙工程实例 ,通过原位试验方法对低桩承台微型桩基桩土共同作用机理进行了初步的分析和讨论。     

公路路面施工沥青拌和站建设方案探讨

通过对公路沥青拌和站的选型、选址、节能、加热方式等一系列问题进行探讨,研究如何在建设合理、高效、一流的拌和站的同时,怎样提高拌和质量,减少能源消耗,降低生产成本,以达到技术先进,经济效益和社会效益最佳配置的理想目标。     

间歇式沥青搅拌设备称量系统设计

从沥青搅拌设备供料系统到称量系统机构及控制系统设计,全面阐述了影响沥青搅拌设备称量精度的因素及在实际应用中的合理解决办法,并提出沥青搅拌设备称量精度指标要求.     

三轴汽车前后轮角输入时的响应特性

本文详细推导了三轴汽车线性二自由度模型的运动微分方程，分析了汽车对前后轮角输入时的移居记响应特性。从汽车动力学的角度讨论了前后轮转应具备的比例关系。该方法同样适用于其它多轴汽车的建模分析。     

低噪声电站噪声测量问题

分析了现实采用的几种移动电站噪声测量方法，根据实际发展需要。针对噪声测量中存在的一些问题，提出了低噪声电站噪声测量方法的一些看法。     

间歇式沥青拌和站冷料供给系统流量的标定方法

以实例介绍间歇式沥青拌和冷料供给系统流量的标定方法和步骤，以确保冷料供给器按目标配合比准确供料，使沥青混合料的生产配比更加接近目标配比，保证拌和成品料的质量。