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在我国公路工程中,高速公路沥青路面常见病害经常导致路段维修周期缩短,养护费用增加,严重制约着我国公路的正常使用。本文首先分析高速公路沥青路面的破坏形式及原因,进而针对其破坏形式提出相应的养护维修对策,以供参考。 相似文献
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同煤集团公司铁路专用线自2003年8月开通万吨重载单元列车以后,为了适应铁路运营的需要,该段大量更换新型设备,其中的60AT-12号单开道岔更是员工生产维修过程中从未接触到的新设备,成为维修养护中的一大难题。经过近一年的摸索,并结合现场实际对病害情况进行了分析统计,总结出相应的整治方法。 相似文献
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在我国水利水电工程中,混凝土面板堆石坝技术应用广泛,其具备操作简单便捷、造价低等优势,合理利用该技术可显著增强大坝的防水能力。虽然混凝土面板堆石坝技术优势众多,但在具体施工环节中常受各种内外因素的影响而发生质量问题,如面板挤压破坏、裂缝、塌陷等。这为大坝埋下了较大的安全隐患,同时对大坝后期的正常使用也带来了不利影响。因此,本文对混凝土面板堆石坝病害特征进行分析研究,提出除险加固的有效措施,为混凝土面板堆石坝技术的应用提供参考。 相似文献
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通过隧道病害类型调研可获得不同类型隧道病害的危害程度,有助于优化隧道运营维护方法。本文通过引入模糊层次分析法,在研究得出的公路隧道病害类型和分布规律基础上,引入9位专家的经验评价,确定了14组隧道常见病害指标。根据10组评价数据基于应用模糊成对比较规则,构建了10组模糊综合评价矩阵,通过成对比较的一致性检验,计算出了各病害的危害程度。研究结果可为公路隧道运维工作提供参考。 相似文献
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道路为人们的生活和工作提供了方便,路面作为道路最重要的组成部分,直接影响了道路的使用,但由于车辆行驶和风吹日晒,路面病害层出不穷。利用目标检测技术对路面病害进行快速检测,可以及时筛选出病害,降低日常人工检查的负担,提高养护效率。然而,路面病害特征比较细微,随着神经网络深度的不断增加和下采样,细节信息损失比较多。通过将通道注意力集成到特征金字塔网络,可以从通道和空间两个维度上提高网络对路面病害的表征能力,同时提出了一种新的路面病害特征提取器,使得网络更关注低层次特征。实验部分,将改进后的特征金字塔分别应用在Road Damage Dataset 2018数据集和自制的沥青路面病害数据集上,并与其他经典的目标检测模型进行了比较,实验结果证明了基于改进后的特征金字塔的模型在路面病害检测上的有效性。 相似文献
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针对当前农作物病害分割与识别模型病斑分割精度低、数据集不充分、训练速度过慢等问题,构建了一种基于改进的U-Net网络多尺度番茄叶部病害分割算法。在U-Net网络结构基础上进行改进,减小图像输入尺寸,在编码器中使用非对称Inception多通道卷积替换传统卷积,实现多尺度提取病害特征,提升模型准确度;在解码器中加入注意力模块,关注番茄病害边缘,减小上采样噪声;引入GN加速模型收敛,并将改进U-Net网络用在PlantVillage数据集上进行预训练,提高模型的分割准确度和速度。改进后的方法准确率、召回率和MIoU分别为92.9%、91.1%、93.6%,实验结果表明,该方法能够有效地提高模型对番茄的病害分割性能。 相似文献
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