改进RetinaNet的水泥路面露骨病害检测

露骨病害是水泥路面常见的病害之一,会严重影响路面使用年限和行车安全性能.因此,及时对露骨病害进行检测与修复十分重要.针对传统的人工检测方法检测精度不高且检测效率低的问题,本文提出一种基于改进RetinaNet模型的水泥路面露骨病害检测方法.首先对人工和检测车采集露骨病害图像进行滤波、去噪等预处理操作,构建模型训练数据集...     

基于SLIC和改进区域生长的非结构化道路识别

非结构化道路一般没有车道标识线且道路边界模糊,区分道路区域与背景区域难度较大。针对现有非结构化道路识别方法存在全像素域计算分类处理实时性差、易受噪声数据干扰等问题,提出一种基于SLIC（simple linear iterative clustering）超像素分割和改进区域生长算法的非结构化道路识别方法。利用均匀化初始聚类中心的SLIC算法生成低分辨率超像素特征图。在此基础上,利用聚类算法与邻域搜索算法自适应选择种子点,并引入CIEDE2000色差理论作为区域生长法生长准则,初步确定道路区域。根据道路连续一致特点,优化超像素级生长图并映射轮廓区域至原图,获得道路最终区域。基于数据集及真实场景的实验结果表明,该方法具有较高的识别率和抗干扰能力。     

ERCUnet：一种基于U-Net改进的道路裂缝检测模型

针对传统的道路裂缝检测方法存在灵活度不高、普适性不强等问题,本文参考ResNet中的残差设计和U-Net模型的U形编码解码结构,设计一种基于U-Net改进的道路裂缝检测模型——ERCUnet。该模型以残差块为主体,针对裂缝检测优化不同深度卷积层的卷积核数量,模型中所有的残差块结构相同,模型整体结构更加整齐和简单,具有可塑性好、结构性强,残差结构不仅使特征融合更加充分,也避免了深层卷积神经网络梯度消失的问题。实验在CrackForest数据集上进行,将CrackForest的118张含标注图片按照5〖DK〗∶1的比例划分训练集和测试集,通过一系列数据增广方法,有效缓解了训练数据过少的问题。损失函数融合了交叉熵和F1分数,缓解了正负样本不均衡的问题,最终的实验结果显示ERCUnet模型参数量仅为U-Net(BN)模型的13.30%,在测试集上的查全率、查准率、F1值均达70%以上,噪声率、准确率分别为29.05%、99.01%。为证实ERCUnet的可塑性,通过修改模型参数得到ERCUnet-tiny模型,其参数量仅为U-Net(BN)模型的2.39%,在测试集上取得了与U-Net(BN)相近的效果。     

基于物理模型实验的城市道路雨水口平立结合改造对积水防涝影响研究

道路雨水口是城市排水系统的重要组成部分,其泄流能力直接影响城市道路的积水程度。北京在“十四五”期间将对全市23万处雨水口进行平立结合改造。为保障雨水口改造的效果,开展了偏沟式雨水口和联合式雨水口物理模型试验。通过377组工况试验,研究了雨水口是否按规范要求比周边地面下沉3 cm、雨箅子形式、雨箅子堵塞程度、雨水管道淤堵程度、道路积水深度等因素对雨水口收水率和泄水能力的影响。结果表明：(1)雨水口箅面标高是否按规范下沉对道路积水内涝影响较大。(2)在排水管道能力充足的情况下不同雨箅子形式对下沉雨水口的收水能力影响不大。(3)道路积水一定深度后雨水口的过流能力决定于与其连接的雨水管道自身的排水能力。(4)雨箅子堵塞情况下,联合式雨水口的泄流能力要强于偏沟式雨水口。(5)联合式雨水口的抗堵塞能力明显优于偏沟式雨水口。依据实验结果提出了通过雨水口平立结合改造治理积水内涝的建议,研究成果可为道路雨水排水系统的设计、建设和改造提供理论参考和技术支撑。     

道路填土引发软土地铁盾构隧道变形案例及整治技术

随着轨道交通网络的逐渐完善以及城市化的不断推进,临近地铁隧道的加、卸载工况频发,对地铁隧道的健康状态产生不利的影响。上海某地铁区间由于道路填土导致隧道发生了159 mm（也即25.6‰D,D为隧道直径）的横向大变形,引起结构产生漏水漏泥、接头张开等严重的结构病害。全面记录了该工程案例的详细情况,包括工程地质资料、道路施工情况、隧道变形形式以及后续的变形整治措施等,并对整治效果进行了定量分析,特别是侧向微扰动注浆技术的修复效果。现场数据表明：道路施工引起隧道横向变形增量约为30~50 mm,局部明浜回填会加剧变形的发展;侧向微扰动注浆能够有效地修复隧道已发生的横向变形,且注浆量与隧道变形量存在定量关系,并且明显受到注浆前隧道变形量大小的影响;道路卸载后回填以及后续的钢板加固,能够在保证工程建设的同时,又能保证隧道结构的安全。     

基于雷达遥感对地观测技术的软土地区公路沉降监测方法

为克服传统公路沉降监测方法需耗费大量人力物力且监测范围有限的问题,旨在提出一种基于雷达遥感对地观测技术（InSAR）的软土地区公路沉降自动化、大范围监测方法。考虑软土沉降特征,将非线性黏弹塑性四元件组合流变模型引入InSAR形变建模,提出软土地区公路沉降物理模型,并建立InSAR时序相位方程组,估计沉降未知参数,以计算获取公路大范围面状沉降结果。通过模拟数据和广东伦桂路水准实测数据验证了该方法的可行性和可靠性。结果表明：与软土InSAR线性模型计算方法相比,该方法精度提升24%;与传统地面水准实测方法相比,该方法获取的软土地区公路沉降均方根误差为±5.6 mm,相对精度为5%,且趋势与水准实测结果一致。将该方法应用于湖南岳阳湖区公路大范围沉降监测,获取了该区1.5 a的时序沉降结果;该区域公路沉降呈现先快后慢的趋势,累积最大沉降达46 mm,沿湖区沉降明显大于内陆区。可为软土地区公路沉降早期识别和养护管理提供依据。     

城市道路绿化建设中的问题思考和建议——以杭州为例

以城市道路绿化建设为研究对象,调查研究杭州城市道路绿化,并思考绿化建设中的问题,分析由于道路断面设计、市政设施排布不合理等而影响道路绿化种植和良好道路绿化景观形成的原因,并提出相应对策;同时提出重视道路绿化与周边环境的融合、树种选择及配置、提升园林人的专业素养等问题,尽量减少道路工程中影响道路绿化的不利因素,为道路绿化植物创造合理的生长空间,更好地服务于道路功能,以期为今后城市道路绿化建设提供借鉴参考。     

国际视野下的国家风景道体系建设：美国、德国和挪威的实践

风景道体系建设是国家旅游与交通产业融合发展的举措,对推动区域景观服务增值、带动乡村及偏远地区可持续发展具有重要意义。当前研究存在风景道历史不清晰、概念与形式不明确、建设与管理经验不明朗等情况。从国际视野出发,厘清了风景道发展脉络,并以美国、德国和挪威为例,讨论了国际范围内风景道的概念与形式,挖掘了不同国家风景道沿线景观的视域特征、场景特征及吸引物特征,梳理了各国风景道质量管理的制度、景观形象的塑造与推广,总结了国家风景道建设与管理的国际经验,为当前风景道体系建设的关键任务提供参考。     

野外实践教学对课程教学目标达成度的支撑作用——以道路勘测设计课程为例

工程教育专业认证是工程类专业人才培养与国际接轨的重要途径,课程教学目标的达成是专业培养目标的基础和支撑。从东南大学道路勘测设计课程的野外实习实践教学的组织和开展出发,以历年参与道路勘测设计实践教学的学生为对象,搭建了以课程考核和以学生为中心的教学目标达成度评价体系。实践表明,野外实践教学对工程教育专业认证提出的解决复杂工程问题、使用现代工具、团队合作及沟通表达等能力有强支撑作用,可以更好地支撑工程类课程教学目标达成,以及帮助学生对专业产生更多的认同感。     

采用改进暗通道先验算法的高速公路能见度检测

为提升高速公路雾天能见度检测精度,考虑大气透光强度、透射率、大气消光系数和图像中某点到摄影机的实际距离,通过能见度检测原理改进现有的暗通道先验算法。首先结合矩形区域测距和实际场景物体大小来解决高速公路二维场景到三维场景重构的问题,并利用K-means聚类的方法,并找出聚类后的视频图像中分界线的最小景深点,结合所构建的测距模型得到该点到摄像机的实际距离。其次通过发现传统暗通道先验理论在求取大气透光强度方面的不足,提出了基于图像分割的局部熵法来求取大气透光强度,再利用暗通道先验理论求出透射率,然后由能见度检测原理计算出能见度。最后,根据日兰高速公路K113+000处雾天下的视频图像,对改进暗通道先验算法与传统暗通道先验算法进行实验对比,并以能见度检测仪的检测结果为参照。结果表明：当实际能见度为100 m左右时,改进算法检测的平均相对误差(MRE)为6.25%,比传统算法减小了2.38%;当实际能见度为150 m左右时,改进算法检测的MRE为6.17%,比传统算法减小了3.06%;当实际能见度为200 m左右时,改进算法检测的MRE为5.71%,比传统算法的减小了3.41%。随着光照强度的增...