基于全U网络的混凝土路面裂缝检测算法

针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。     

加强高校教育管理信息化建设研究

新时代背景下,传统教育体系中部分教育理念、教育内容、教育形式及方法已经无法有效满足现代社会的育人需求。此外,互联网2.0时代我国大数据技术和移动互联平台发展迅速,在推动教育事业现代化转型、高校教育管理信息化建设等方面意义深远。党的十九大以来,政府明确指出要坚决把教育事业置于优先位置,加强我国高校教育管理信息化建设,实现教育现代化和信息化改革,以此来实现我国教育事业的长足发展。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

光伏逆变器温度异常预警分析及其应用

文中通过采集光伏电站逆变器的温度数据,构造同型号逆变器在相同运行环境下的温度数据组,根据温度数据组计算温度数据的正态分布情况,提出对温度异常设备的预警分析方法。通过该方法的分析结果可以预测逆变器的运行情况,为逆变器过温故障或告警预判提供可行的诊断方案和方法,避免了无效报警。     

基于机器视觉的轮胎表面缺陷检测系统的研究与应用

在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。     

专家模糊控制的氩氧精炼炉口喷溅抑制系统研究

低碳铬铁冶炼过程中由于物料反应不均衡,会导致喷溅的发生,这不仅会导致设备的损坏,严重可能会导致人员的伤亡。为了降低喷溅发生率,根据所采集的不同工况炉口火焰图像进行图像预处理,同时结合专家系统分析,从而抑制喷溅的发生。通过对AOD炉正常工作和三种不正常工作状态的炉口火焰进行检测、预处理、特征提取等技术分析,实现专家系统模糊控制技术,并对不同图像灰度值分别进行氧气、氮气、氧枪高度、泡沫抑制剂的控制,使AOD炉控制在正常冶炼的范围内,从而达到冶炼过程中喷溅抑制的自动控制。     

探讨目视检测在钢结构中的现状及重要性

对钢结构进行焊接质量检测的过程中,可以利用无损检测方式,对其内部结构进行针对性的检查.例如,在对焊缝内部缺陷进行检测中,就可以使用超声检测与射线技术,而在焊缝表面的缺陷型检测中,就可以利用磁粉或者渗透的方式进行检测分析.但是伴随着当下建筑行业的发展,也经常需要使用目视检测的方式,提升检测整体效率,这也是无损检测技术的重要类型之一,本文就针对目视检测在钢结构应用的现状以及重要性进行阐述.     

浅议生态环境监测机构的风险控制

现阶段,为了探索创新性的发展途径,生态环境监测机构应始终增强风险控制意识。应加强风险管理,立足于风险控制,以求不断健康发展。