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为提高混凝土桥梁复杂表面的裂缝检测精度,提出一种基于深度学习的先验信息强化的裂缝级联检测算法。算法采用级联检测的方法将2个神经网络级联来检测裂缝;先验信息强化包括标准化和边缘强化,制作裂缝标准化切片时将裂缝旋转至水平走势并将质心放置在切片中心,同时根据灰度梯度相似性去除属于一般背景的切片;将切片进行裂缝边缘先验信息强化处理,以此人为地突出特征,降低网络训练难度。分别对比不采用先验信息强化和级联检测的网络结果,评价网络检测性能。实验结果表明,对混凝土桥梁表面裂缝检测的精确率和召回率达到89.64%和98.02%,能较好地避免背景中干扰物的影响。 相似文献
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预应力混凝土箱梁桥施工中的裂缝成因分析与修补 总被引:7,自引:0,他引:7
针对预应力混凝土连续箱梁桥施工过程中箱梁悬臂端底板出现纵向裂缝的现象,在预应力张拉过程中采用光纤传感技术对悬臂端底板受力状态进行实时监测,将监测结果与拆模后的观测情形对比,证明此种监测方法能有效反映混凝土箱梁结构在施工过程中的响应.通过理论分析找出了底板裂缝成因,并利用有限元软件ANSYS对整个施工结构进行数值模拟,得出不考虑混凝土箱梁与外模板之间摩擦作用时箱梁结构的应力、位移值,与实际观测结果比较吻合.最后,采用BICS工法对梁体裂缝进行了修补. 相似文献
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