基于改进Deeplabv3+的桥梁裂缝分割算法研究

为提高Deeplabv3+模型对桥梁裂缝的分割精度与检测效率,提出一种多分支卷积块和Deeplabv3+改进的桥梁裂缝分割算法。在Deeplabv3+模型中加入RFB多分支卷积模块,将Deeplabv3+中的backbone替换为Mobilenetv2,用深度分离卷积替换算法中所有普通卷积,增加一次底层特征融合。将改进模型与主流的图像检测模型如PSPNet、U-Net在相同数据集下进行实验对比,结果表明,改进后的Deeplabv3+模型对桥梁裂缝的检测具有较好的效果,检测精度可达90.15%,较原始模型提高了4.07%。改进后的模型分割精度和速度有明显提高,对于完成裂缝检测任务具有实际应用价值。     

基于深度卷积神经网络融合模型的路面裂缝识别方法

现有的路面裂缝识别方法大多仍局限于基于主动特征提取的处理技术,对路面图像来源有专一性要求,算法不具备泛化能力,现有的基于神经网络识别算法对设备有特定要求,且路面裂缝的定位准确性不高。为此,提出基于深度卷积神经网络融合模型的路面裂缝识别方法。首先,应用多目标SSD卷积神经网络模型对路面裂缝进行分类检测,然后使用深度残差网络对SSD模型的特征提取结构进行改进,并根据损失函数的收敛程度对模型中的超参数进行优化,提高路面裂缝分类和定位的准确率;其次,针对裂缝分类检测模型对路面裂缝定位存在的偏差,提出基于U-Net模型的路面裂缝分割方法,并改进模型的特征提取网络,提高裂缝分割精度,实现精确的裂缝分割;最后,将裂缝分类检测模型与分割模型进行融合,加载2个模型并导入上述训练得到最优权重,根据裂缝分类网络判断路面图像有无裂缝,若存在裂缝则给出具体类别和置信度,并将这些信息和原始裂缝图像输入U-Net分割网络,根据分割结果计算线性裂缝的长度、宽度及网状裂缝的面积。试验结果表明:给出的路面裂缝识别方法对于横向裂缝、纵向裂缝和网状裂缝的识别精度分别为86.6%、87.2%和85.3%;该方法不仅能够给出路面裂缝的类别信息,还可以给出路面裂缝的精确定位和几何参数信息,可直接用于路面状况评价。     

基于语义分割的桥梁锈蚀病害识别对比分析

针对桥梁锈蚀数据难获取、锈蚀病害数据集小的问题，基于生成对抗网络(GAN)对桥梁锈蚀数据集进行扩增，并采用IS和K均值聚类算法验证其有效性.采用扩增后的数据集，按4∶1的比例划分为训练集和验证集，分别对U-Net网络和DeepLab-V3+网络进行训练，对比分析2种网络对于锈蚀分割的精度、召回率及F₁分数.结果表明，采用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)生成虚拟数据集的IS值达到2.41,分类肘形图类别数为5,与原数据集吻合，可作为扩增数据集以提升模型泛化性；DeepLab-V3+网络模型在验证集上的精度为0.935,召回率为0.952,F₁分数为0.943,均显著高于U-Net网络模型.DeepLab-V3+网络在点状锈蚀区域连通与分割方面优于U-Net网络，并实现了片状锈蚀区域分割，为桥梁锈蚀精准识别与分割提供了技术支撑.     

基于探地雷达的沥青路面内部病害快速识别

为了提高沥青路面内部病害的检测精度及效率,开展了路面探地雷达(GPR)图像的自动识别研究．采用三维探地雷达(3D-GPR)设备高效、无损地探测沥青路面内部结构,以获取海量3D-GPR图像数据;通过多维度GPR图像辨识内部病害(横向裂缝和层间不良)的回波特征,矩形框准确标注纵断面GPR图中病害特征,进而构建内部病害回波特征GPR图像数据集(训练集、验证集和测试集);基于深度学习技术,引入YOLOv4(you only look once version 4)算法模型,首先利用训练集和验证集完成模型网络参数的迭代更新,然后利用测试集进行模型综合检测性能评估．研究结果表明：YOLOv4模型在测试集上测试的综合检测精度大于95%,并且其检测视频的每s帧数也超过30;而层间不良的回波特征相对内部横向裂缝识别更加准确;该模型可以实时、高精度自动识别出沥青路面GPR图像中病害回波特征．     

基于ROS及YOLOv3的混凝土桥梁裂缝实时检测系统

为了提升既有混凝土结构的养护效率，提高结构的检测效率和精度，基于ROS架构和边缘计算设备，设计了便携式混凝土桥梁裂缝实时检测系统，通过YOLOv3算法实现了混凝土桥梁裂缝自动检测识别，并研究了不同数量训练集对模型性能的影响.结果表明，研发的混凝土裂缝实时检测系统能够整合硬件性能，完成对混凝土表观裂缝图像的实时获取，并在边缘计算设备上进行实时分析处理，实现了检测结果的实时显示.模型在训练集数量最多时平均精度最高，达到0.823.实验室环境下以预应力混凝土结构为例的测试结果表明，该系统能够较好地实现混凝土结构表观裂缝的检测.     

基于优化DeepLabv3+的混凝土梁裂缝分割及特征量化

目前基于深度神经网络的裂缝分割模型存在着训练参数多、裂缝边缘分割粗糙、分割精度不足、缺少深度特征语义信息等问题。为解决以上问题,对分割性能较好的DeepLabv3+模型进行研究,嵌入Non-local注意力机制,并改进了主干网络ResNet101得到优化模型DeepLabv3+(N-S),最后基于优化模型的输出并使用裂缝骨架提取的方法来量化裂缝特征参数。使用的数据集为自制的混凝土梁裂缝图像数据集,并对优化前后模型作对比实验,分析了模型在各项性能上优化的有效性,并使用实测数据来验证评估裂缝各项特征参数量化方法。实验结果表明,DeepLabv3+(N-S)网络在数据集上的平均像素准确率(mean pixel accuracy, mPA)、平均交并比(mean intersection over union, mIoU)分别达到了88.86%、82.04%,较于原模型分别提高2.21%、2.54%,裂缝分割效果优于原模型,且裂缝样本各项特征参数量化的平均误差为+8.7%,低于原模型,可满足工程上的检测精度需求。     

基于M-DCGAN的缺陷检测数据集增广方法

针对智能制造中表面缺陷检测数据集不足问题，提出基于M-DCGAN的数据集增广方法。首先，向判别器添加上采样模块，搭建类U-Net结构并提升判别器与生成器的网络深度；设计基于Canny边缘检测的缺陷位置二值化掩膜提取方法；定义图像掩膜依赖的损失函数，建立缺陷目标位置关注引导机制；插入谱归一化层和Dropout层以提高训练稳定性，保持生成图像数据多样性。带钢缺陷数据集实验结果表明，该模型生成图片质量高于DCGAN、WGAN-GP和InfoGAN。采用本文M-DCGAN算法增广训练数据，能够显著提升并超过传统增广算法在YOLOv5、SSD、Faster R-CNN、YOLOv3等八种经典方法中的缺陷检测精度，验证了本文算法的有效性。     

基于DCGAN和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别

针对人工检测桥梁表面缺陷存在精度低、速度慢和漏检率高等问题,该文提出了基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别模型.首先,通过DCGAN网络对自主采集的桥梁表面缺陷图像进行数据增强,建立每类缺陷样本数量较为均衡的数据集; 其次,在YOLOv5s模型基础上嵌入CBAM注意力机制模块,使模型将注意力集中于缺陷区域,从而提升图像分类的准确率; 最后,为验证所提方法的适用性,将包含4类桥梁表面缺陷的数据集进行训练与测试.实验结果表明:该文提出的模型在桥梁表面缺陷检测上的准确率为92%,相比其他深度学习模型具有更高的检测精度和鲁棒性.     

基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

基于卷积神经网络的桥梁裂缝检测与识别

针对当前中国检测桥梁裂缝依赖人工目测,危险系数极大的落后现状,研究了一种基于数字化和智能化的检测方法,以提高桥梁安全诊断效率,降低危险系数。结合机器视觉和卷积神经网络技术,利用Raspberry Pi处理器采集和预处理图像,分析裂缝图像的特点,选取效果检测和识别裂缝效果最佳处理算法,改进裂缝分类的卷积神经网络模型(CNN),最终提出一种新的智能裂缝检测方案。实验结果显示:该方案能够找到超出桥梁裂缝最大限值的所有裂缝,并可以有效识别裂缝类型,识别率达90%以上,能够为桥梁裂缝检测提供参考数据。     

《梁山伯与祝英台》与《罗密欧与朱丽叶》调式比较

《梁山伯与祝英台》与《罗密欧与朱丽叶》两部作品的内容都取材于民间故事,都属于标题性音乐作品,作品曲式结构基本相同。不同之处是对造成悲剧原因的展示有着明显区别,主、副部主题的表现和运用截然相反,音乐的主基调有较大差异,作品的整体风格迥异。     

有氧运动与身心健康探析

健康与运动是密不可分的,运动分为有氧和无氧,有氧运动较无氧运动更易普及和被大众接受,从人体长期参加有氧运动对人的身体健康和心理健康的角度来阐述有氧运动对人体的良好影响。     

道教与魏晋南北朝文人的功利欲望

欲望是作家创作的内驱力,道教对中国古代文人的欲望有什么影响,这是研究中国古代文学和文学理论不能不思考的问题。本文从道教的功利性,文人纷纷走近道教,文学观念中的道教因素等方面,对道教与魏晋南北朝文人的功利欲望作些专门探讨。这无疑会拓展人们研究的新视界。     

我国的沙暴、尘暴及其防治

我国是沙尘暴易发的国家 ,进入９０年代以来 ,沙尘暴有频率增加、强度加大、范围扩展、危害程度加剧的趋势。据统计 ,我国发生强沙尘暴的次数 ,５０年代为５次 ,６０年代为８次 ,７０年代为１３次 ,８０年代为１４次［１］ ,９０年代为２３次［２］ ,呈明显上升趋势。沙尘暴的强度及造成的损失 ,以９０年代最为突出 ,发生于１９９３年５月５日（５．５沙尘暴）和１９９８年４月１６日（４．１６沙尘暴）的特大强沙尘暴 ,是我国近１００年来所罕见 ,损失极其惨重。５、５沙尘暴锋面前移速度１４～１７米／秒 ,最大１９．５米／秒 ,瞬时最大风…     

我国的沙暴、尘暴及其防治

 我国是沙尘暴易发的国家, 进入90年代以来, 沙尘暴有频率增加、强度加大、范围扩展、危害程度加剧的趋势。据统计, 我国发生强沙尘暴的次数, 50年代为5次, 60年代为8次, 70年代为13次, 80年代为14次[1], 90年代为23次[2], 呈明显上升趋势。沙尘暴的强度及造成的损失, 以90年代最为突出, 发生于1993年5月5日(5.5沙尘暴)和1998年4月16日(4.16沙尘暴)的特大强沙尘暴, 是我国近100年来所罕见, 损失极其惨重。     

文献信息情报工作在科技工作及立项决策中的作用

本文揭示了在当今信息市场形势下 ,文献信息情报工作在科技工作和经济立项决策中的作用 ,同时也指出 :图书馆文献信息工作者们能在强手如云的信息市场中占领一块阵地也应成为图书馆界的共识     

高校管理与师生权益的保护

当前,因高校管理引发的法律纠纷呈上升趋势,究其原因是师生的法治观念在增强,另一方面说明高校在师生管理等方面也存在诸多不适应。要改变这些不适应,就要进行依法治校,更新管理理念。做到规章制度合法、管理行为合法。努力加强法制教育工作和师德校风建设,切实保障师生的合法权益。     

博客与高校思想政治教育

网络的发展为我们带来全新便捷的互动平台和交流方式,博客是当今传播文化的重要载体,因个体性、公共性、开放性、成本投入少等特点吸引着"90后"大学生广泛关注。在新形势的要求下,高校辅导员应主动占领网络博客思想政治教育新阵地,加强辅导员博客建设,根据大学生的心理特点,利用博客提升网络思想政治教育工作的吸引力和感染力,创新高校思想政治教育。     

辽金诗文话语与佛禅

辽金诗文作品中存在着大量的由佛经禅典移植而来的话语。这一现象从特定侧面体现了佛禅对中国古代文学的渗透溶浸。其表现主要反映在借用佛禅意像、使用佛禅故实和引用佛禅语汇三方面。