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11.
为使桥梁检测技术更加成熟,提高桥梁运维水平,以广东省农村公路桥梁安全保障整治工程等为例,对无人机检测平台的技术特点、优势和应用前景进行研究,以期起到参考借鉴作用。 相似文献
12.
李丹 《铁道标准设计通讯》2021,(2):19-25
作为三维可视化大场景的基础,倾斜摄影测量技术实现了铁路工程空间数据的直观化和可视化.基于倾斜摄影测量技术的野外控制点布设方案作为三维模型精度控制的关键步骤,目前尚未制定相关技术标准.基于某铁路建立试验区设计了14种像控点布设方案,对不同方案的空中三角测量精度和模型精度进行分析,总结出最优像控点布设方案.此外,以多个铁路... 相似文献
13.
我国现役桥梁数量庞大,为保证桥梁运行安全,需对桥梁进行定期检查。针对桥梁后期维护检测,传统检测方法多采用人工现场调查法,主要是外观检测,工作繁复,效率较低,且存在视觉盲点。本文探讨了无人机作为一种新型工具,用于桥梁检测的研究进展及其用于桥梁检测中存在的桥底GPS信号不佳、钢结构桥梁易干扰无人机信号传输等缺点。阐述了通过无人机倾斜摄影测量来快速建立桥梁三维模型,从而构建桥梁地图的相关技术和方法,后期可通过三维模型来进行无人机桥梁病害检测的航线规划。并介绍了一个工程案例——南京某大桥的倾斜摄影三维建模。 相似文献
14.
随着BIM技术的发展,基于BIM技术的项目管理应用越来越多,各企业开始探索适合于本企业的管理方式.本文通过BIM技术在团结岛水环境整治南河畅通工程中施工中的应用,总结了适用于桥梁工程的应用方式,可供企业在未来项目管理和信息化建设方面的推广应用加以参考. 相似文献
15.
BIM实景建模精度低一直是指导桥梁施工急需解决的难题。为顺利进行空间Y型钢箱肋拱桥施工并提高施工精准度和效率,以陕西省泾河大桥为研究对象,针对构件形式复杂、施工精度要求高的特点,融合BIM技术和倾斜摄影技术建立精细化、可视化模型,对桥梁施工进行全过程指导。结果表明:BIM技术应用可以较好地进行施工方案优化,利用BIM技术虚拟施工可以提前规避图纸问题,快速统计工程量,进行三维可视化技术交底;此外,利用BIM+智能建造技术提出基于BIM的三维动态吊装监测技术,完美解决了施工高精度要求;对无人机倾斜摄影与BIM技术进行多源异构数据结合,可显著提高施工方案编制信息获取效率与准确性。研究结果为复杂桥梁工程结构的高效精准施工提供重要参考和借鉴。 相似文献
16.
三维路网是重要的基础地理信息数据,为了快速高效地获取包括路网在内的地表三维模型,可以采用无人机倾斜摄影技术,并设计相应的三维路网提取方法。在对无人机倾斜摄影三维模型、道路特性分析的基础上,提出一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法。首先,对无人机倾斜摄影和三维建模方法进行了分析,设计了针对三维路网提取的航空摄影策略和数据处理流程。分析了真实三维模型的构成,并结合道路在材质、形态等方面的特殊性提出了可用于道路提取的三维模型特征。然后,以三维模型中的三角面片为处理对象,开展了相关分割方法研究,消除存在混合地物的面片。利用支持向量机方法和面片的多种特征,进行了道路面片识别。最后,设计了道路面片三维连接方法和道路边缘三维修正方法,实现了面片间的连接以及道路边缘的有效修正。此外,还以北京某地区为例开展实际数据采集、三维建模和三维路网提取试验,介绍了倾斜摄影、控制点验证点数据采集以及三维模型的采集和生产过程;利用所提出的方法进行路网提取试验,得到了该区域的三维路网数据成果,并从定性和定量2个角度对成果进行评价。试验结果表明:所提出的方法可以有效地从倾斜摄影三维模型上提取路网信息,其平面和高程的精度均可满足一般导航等应用的要求。 相似文献
17.
《西安交通大学学报(医学版)》2020,(1):102-107
目的通过深度残差神经网络(ResNet38)对腹部立位平片进行学习,从中检出小肠梗阻。方法本研究使用的训练集和测试集数据来源于西安交通大学第一附属医院及陕西省核工业二一五医院,独立验证集数据来源于陕西省核工业二一五医院。由2名经验丰富的影像科诊断医师依据腹部立位平片小肠梗阻的4种征象分别对来源于2家医院的3 298张腹部立位平片进行分类,意见不一致时讨论达到共识,其中小肠梗阻569例(17.3%),非小肠梗阻2 729例(82.7%)。对2组数据采用完全随机分组的方法组成训练集2 305张和测试集993张(训练集∶测试集=2.3∶1),其中训练集小肠梗阻405例(17.6%),非小肠梗阻1 900例(82.4%);测试集小肠梗阻164例(16.5%),非小肠梗阻829例(83.5%)。训练集和测试集小肠梗阻的诊断均以有丰富经验的影像科医师的评判为标准。验证集共861张腹部立位平片,其中小肠梗阻99例(11.5%),非小肠梗阻762例(88.5%),以手术结果及临床诊断为金标准。本研究使用ImageNet 2012年大规模视觉识别挑战赛数据集(ILSVRC2012)对深度残差神经网络(ResNet38)进行预训练;用训练集数据对深度残差神经网络(ResNet38)再训练建立诊断模型;测试集主要用于学习算法过程中,调整算法的参数来修正网络,从而使得网络模型效能更优。结果本研究开发的小肠梗阻诊断模型在测试集上敏感性为84.1%,特异性为65.0%,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.83(95%CI为0.82~0.92);在验证集上的敏感性为89.9%,特异性为68.0%,ROC曲线下面积为0.87(95%CI为0.82~0.92),AUC为0.87。结论对深度残差神经网络进行有限的数据训练,可以获得一个有效的用于在腹部立位平片上检出小肠梗阻的诊断模型。 相似文献
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