基于领域相似性迁移学习的行为识别

提出了1种基于领域相似性的迁移学习算法,利用其他领域中的相关数据帮助完成当前领域的行为识别任务。首先通过典型相关性分析,得到领域间相似性的约束并与目标分类模型相联系,以充分利用相关领域中的有效信息;然后学习1种具有重建性、判别性、域适应性的跨域字典对,将不同领域的数据特征映射到同一空间;最后根据映射特征和分类模型对行为进行识别。利用网络中的大量图像,在UCF Sports Action数据集上的实验结果表明了算法的有效性。     

基于残差网络的混凝土结构病害分类识别研究

针对混凝土结构病害识别类型单一、精度较低的现状,提出了基于残差网络和迁移学习的病害分类识别方法,通过构建多属性病害数据集,利用迁移学习优化残差网络模型,提出混凝土结构健康状态识别的多个任务。首先收集混凝土结构的病害状态图像,依次通过数据清洗、尺寸均一化、数据扩增和多人投票标注,最终得到包含6 680张图像的混凝土结构病害多属性数据集,并依据不同标注属性进行了相应训练集、验证集和测试集的划分; 然后利用迁移学习对预训练的ResNet-34网络前3个部分进行参数冻结,后续2个部分的参数进行重新训练,并在模型末端添加新的参数,基于已构建的数据集进行训练; 最后在提出的构件类别检测、剥落检测、病害检测和病害类别检测任务中,分别获得84.88%、98.56%、97.18%和85.34%的F1分数。结果表明:通过构建多属性标注的混凝土结构病害数据集训练深度学习模型,可较好地实现多场景特征下的病害识别效果; 采用迁移学习技术可从开源数据中获取较好的特征提取效果; 改进的ResNet-34网络可克服网络退化问题,并针对混凝土结构病害识别的多个任务获得较好的效果; 相对于单一的混凝土结构病害识别,进行病害部位、程度、多类别的系统性检测,可为结构状态评估提供详细信息,更贴合工程实际需要。     

基于深度学习的公路施工宏观状态快速评估

高速公路是重要的基础建设项目，针对传统公路施工状态评估效率低下问题，本文提出一种基于深度学习的施工状态快速评估方法。选取高分辨率无人机影像进行实验，首先根据施工状态对目标进行标注与切分，制作深度学习数据集，输入DeepLabV3深度学习网络中进行训练，构建出施工状态分类模型，进而对研究区进行分类。两个研究区的实验证明，本文方法状态识别精度优于同类方法，基于本文方法能够实现公路施工宏观状态准确快速评估。     

基于深度学习的公路隧道表观病害智能识别研究现状与展望

公路隧道服役过程中会产生诸多衬砌病害,其会影响隧道的结构耐久性与运营安全性,对隧道表观病害进行高效智能化识别至关重要。常用的人工巡检方式效率低下且准确率低,而基于深度学习算法进行表观病害智能识别能提高检测的效率和准确性,相较于传统方法而言在实际隧道工程中具有更好的应用前景。利用深度学习可以学习隧道病害的特征信息,有利于未来隧道病害识别智能化的发展。简述深度学习在隧道表观病害识别中的应用原理,从人工拍照方法、数字图像采集和激光扫描技术三方面介绍病害图像的采集,从标注软件和数据增强方法总结数据集的构建和扩充方法,在图像分类、目标检测、语义分割三方面总结深度学习算法在隧道病害检测的应用现状,归纳当前应用的不足之处,最后分析与展望深度学习在隧道表观病害智能化识别方向广泛应用需要研究的问题与方向。     

基于移动端的嵌入式鸟类识别系统设计与开发

针对基于深度学习的识别方法对数据量要求较高、应用比较困难,对于鸟类数据有限的情况,本文开发一种基于深度学习的移动端嵌入式鸟类识别系统,利用单通道盲源分离对鸣声进行预处理,输入到迁移学习VGG-16模型进图像特征提取实现鸟类物种的分类。采用基于MFCC的双模态决策级特征并训练Mobilenet轻量化模型,将算法移植到Android客户端,以18种鸟类为研究对象进行测试,实验结果表明,该方法在识别准确率达到99%以上,软件推动了鸟类个体自动识别在鸟类调查和监测领域的广泛应用。     

基于深度学习和度量学习的行人再识别

跨摄像机行人因光照、视角、姿态的差异,会使其外观变化显著,给行人再识别的研究带来严峻挑战。文中提出基于深度学习和度量学习的行人再识别方法。首先采用手工特征和深度特征融合网络FFN提取行人图像特征,然后将核矩阵应用于KISSME距离度量学习中,获取更优的距离度量模型。在具有挑战的VIPeR和PRID450S两个公开数据集上进行仿真实验,实验结果表明所提出的行人再识别算法的有效性。     

卷积神经网络在桥梁结构表面病害检测中的应用研究

计算机视觉检测方法在桥梁结构检测中的使用极大地提高了检测效率,该方法的核心是图像分析处理。研究了深度卷积神经网络在桥梁结构表面病害图像分类识别上的应用。根据桥梁各类病害的统计,将桥梁结构表面病害归纳为裂缝、锈蚀与缺损三大类。通过迁移学习技术,迁移训练AlexNet卷积神经网络,构建了桥梁结构表面病害自动识别模型。对比了5种训练集与验证集的组合,结果表明训练样本的不同组合对模型训练具有一定影响。在不同验证集上,模型的最高正确率为98.21%,模型训练较好。在模型实际应用中,三种病害图像的识别率分别为裂缝86%、锈蚀82%、缺损70%,具有较高的识别正确率,可用于桥梁结构表面病害的快速识别。     

基于Matlab的小波纹理特征融合指纹识别系统

传统指纹识别通常要经过二值化、细化的过程,对指纹特征点进行特征提取,存在速度慢、效率低的弊端。本系统采用基于小波纹理特征融合的深度学习算法,并改进的神经网络算法,通过深度学习方法对指纹图像数据库进行训练,指纹图像首先采用SVM进行指纹图像导入,用Spliteachlable对图像进行分类,用Imfilter对图像进行特征提取,最后将如上特征进行矩阵,用户端采用Matlab实现,实验结果显示特征融合后的识别精度为99.95%。     

基于合成点云与深度学习的建筑构件智能识别方法

本文研究了利用三维建筑信息模型生成的合成点云来训练深度学习算法以实现建筑构件智能识别的可行性。为了实现这一目标,本文首先提出了一种通过三种常见的商业软件将建筑信息模型转换为合成点云的原始方法。然后使用这些合成点云作为模拟数据集来训练深度学习模型,比较在不同数据集(真实数据集与合成数据集)下训练模型的智能识别性能,以验证合成点云数据集的有效性。实验结果证明了利用建筑信息模型生成的合成点云实现智能识别的可行性,合成数据集与真实数据集的训练模型其识别准确率仅相差3%,进一步表明了在智能识别中使用合成数据集代替真实数据集的可能性。该方法也为研究人员提供了一种新的方法来构建特定的数据集,用于他们自己的智能识别与语义分割研究,并为三维重建工作做出了贡献。     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

钢铁企业PM_(2.5)污染情况分析及防控措施研究

介绍了PM2.5概念、组成、来源及危害,从太原市的地形、地貌、气象特征对PM2.5的影响方面进行了论述,对钢铁企业排放PM2.5的主要工序进行了分析,并针对太钢当前PM2.5的防控措施提出了一些建议。     

中国土建类专业评估认证与注册师制度回顾与思考

专业评估认证已成为教育界和关心教育人士议论的热门话题之一。土建类专业评估认证是中国开展得最早的专业评估认证,有近20年的专业评估认证的经验。文章分析了中国土建类专业评估认证的基本情况、中国建设行业注册师制度情况、对专业评估认证及注册师制度的思考,以及完善建设行业注册师制度的建议。     

特雷克斯(Terex)主要并购整合历程与成就研究

特雷克斯是一家经营方式独特的跨国公司,1986年创建于美国特拉华州.凭借其独特的收购兼并经营方式,在工程机械领域迅速扩张,不断将世界各地有名的单一工程机械品种生产商整合在自己的品牌下.     

基于城乡一体的规划和管理的转型及重构——南京浦口地区规划实践和探索

2008年1月1日开始实施的《中华人民共和国城乡规划法》,建立了由城镇体系规划、城市规划、镇规划、乡规划和村庄规划构成的我国法定城乡规划体系,标志着我国城乡规划在法律制度上迈上了一个新台阶.新的城乡规划法,打破了长期存在的城乡二元分治情况,加强城乡统一规划管理,促进了城乡经济社会全面协调可持续发展.但同时它仅仅只是解决了城市和村镇的统一规划问题,对于存在于乡村地区的大量的自然,历史等资源的规划和保护,利用的问题,并没有纳入统一规划和管理,本文通过结合南京浦口的规划实践工作,提出基于城乡一体的规划编制设想,目的旨在探索地方层面的规划编制如何能进一步结合地区管理需要,实现规划与管理的无缝对接,充实和完善城乡规划体系.     

小城镇发展与水土流失治理

建设与发展小城镇,其目的在于集中人口、控制人口、改善环境、发展经济、增强国力。实现人口控制、资源开发、环境保护协调发展。中国要发展,环境要改善,国民素质要提高,农村人口(特别是山区人口)必须聚集。小城镇的建设与发展是农业工业化、农村城市化的必然趋势,结合国家大力发展小城镇的契机,利用小城镇的建设聚集农村和山区人口,做好区域内水土流失治理具有现实意义和长远意义。     

无阀滤池在丁腈橡胶污水处理中的应用

采用GIS技术、GPRS技术及物联网传感等技术实现对城区"雨情"实时发布、"涝情"及时预警、"排涝"资源科学调度.并结合WebGIS地理技术设计和大型应用数据库系统,在此基础之上,对各种信息资源进行全面的整合和重组.本系统在东营市上线运行以来,对大、暴雨监测,多次利用排水模型进行预警,针对实时降雨强度进行报警,通过短信、LED显示大屏等多种渠道对广大市民进行提醒,对人民大众出行和生产带来了很大的方便和指导意义.     

BIM在机电安装施工管理中的应用和探索

BIM技术可以实现各专业的协同设计,可在机电安装项目中,模拟所有管线的综合排布位置和工序,并进行施工模拟,为工程实际安装阶段的工作提供更有价值的信息。该文从机电安装的角度,结合实际案例,在机电综合排布、碰撞检查等方面的应用进行了阐述,验证BIM技术在机电安装施工管理中的作用,并对BIM技术对安装工业化进程的推动作用进行了探讨。     

浅析城市市政给排水规划设计的研究与分析

在现实生活中,因为各种原因的限制以及约束,导致城市给排水规划设计存在一些没解决的问题,需要得到进一步的改善。本文首先介绍了城市市政给排水设计的一些背景,然后阐述了设计中应考虑的几点问题,希望能为同行提供一些帮助。     

我国历史文化名城名镇名村保护的回顾和展望

回顾1982年以来30年我国历史文化名城名镇名村保护发展历程,初步分为历史文化名域保护兴起、历史文化街区深入保护、历史文化名城名镇名村全面保护3个阶段.从历史文化名域名镇名村评选评价、保护体系、保护规划等方面探讨了一些概念和方法问题,并对我国今后的历史文化名域名镇名村保护提出了工作和研究建议.     

榫卯的繁简和大小

在古时候,支撑起一栋楼房的是木材,而木材与木材相连接固定的方法,就是榫卯.古时候的木匠,技艺精湛,手艺超群,在没有任何图纸的情况下,可以把楼房建造起来而不倒塌.一根根木材靠着木匠做出的榫卯搭接在一起,最后形成了亭台楼阁.榫卯作为木材和木材之间的连接点、固定点,不仅扮演着结构的角色,也扮演着美观的角色.其质量好坏直接关系到建筑的优劣,榫卯是建筑的重要组成部分,其审美功能不容忽视,它不但能体现建筑的个性和特色,还能增添建筑的美观.文章主要通过研究中国古建筑各个地方的榫卯,结合观察法、现场调研法、文献阅读法、经验总结法,分析探讨榫卯的繁简、大小与构件的承重有何种关系,得出结论并运用于毕业设计当中.