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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。 相似文献
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通过介绍桥面整体化层轻型钢桁架全幅施工工艺的施工要点,再与传统分幅施工工艺对比,分析总结了轻型钢桁架全幅施工对施工质量提升的优越性及施工成本降低的经济性,是值得推广使用的工艺。 相似文献
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目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失真的性质,通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排,以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明,该算法不会对三维模型造成任何失真,嵌入容量为每顶点2比特,且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真,容量大、安全性高、鲁棒性强,适用于三维载体不容修改的情形,如军事、医学、秘密通信和版权保护等。 相似文献
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地下岩体结构经常遭受到地震、爆炸、冲击振动等产生的动力扰动,利用3D打印技术的优势研究冲击荷载下岩体动态力学性能对实现3D打印技术在工程领域的应用具有重要意义。采用φ50 mm的变截面霍普金森压杆(SHPB)装置,对含预制裂隙的3D打印岩体试样进行动态单轴压缩试验。研究结果表明:试样的动态抗压强度随着预制裂隙倾角的增大呈现出先减小后增大的趋势,当预制裂隙倾角为30°时试样强度最小,当预制裂隙倾角为90°时试样强度最大。与3D打印岩体试样的静态单轴压缩强度对比发现,3D打印砂性材料具有明显的率效应,当应变率为139.65 s-1时,3D打印岩体试样的动态抗压强度是静态抗压强度的4.34倍。预制裂隙缺陷在一定程度上加剧了试样的能量耗散和破碎过程,并且30°倾角预制裂隙对试样能量耗散和破碎结果的影响程度最大。同时,3D打印岩体试样的能量耗散过程与破碎块度表现出明显的自相关性,所用的3D打印砂性材料的宏观破碎结果与能量耗散之间的关系与天然岩石材料有一定相似性,为今后3D打印材料模拟天然岩体应用于动态力学试验的可行性奠定了基础。 相似文献