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根据深基坑施工的特点,详细介绍了一种监测深基坑水平位移的可行方案,并给出了工程实例。 相似文献
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为了保证建筑基坑施工的安全需要进行建筑深基坑位移监测,传统位移监测方法的监测效果差,监测精度低,因此设计了基于自由测站的建筑深基坑位移监测方法。首先,建立建筑深基坑位移监测有限元模型,然后布置基坑监测点,最后分析了建筑深基坑变形时空效应,实现了建筑深基坑位移监测。实例分析证明,设计方法的监测精度高,监测效果好,有一定的应用价值。 相似文献
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地下车库深基坑监测具有结构复杂、监测内容多、信息量大等特点。本文结合某地下车库深基坑工程监测实例,详细探讨了基坑监测方案设计与施测内容,并对各监测项目的数据成果作了分析,得出了有益的结论。 相似文献
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以具体的基坑监测项目为示例,探讨了建筑基坑工程监测的开展和应用。对基坑监测的过程和方法做了详细的阐述说明,并对监测心得做了详尽的介绍,对遇到的一些问题提出了相应的解决方法。本项目对于类似深基坑的开挖监测以及基坑支护的建设管理有很好的借鉴意义。 相似文献
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在深基坑变形监测中,水平位移是反映基坑变形最直接的物理量,如何及时有效地获得准确反映基坑变形的位移数据尤为重要.监测研究以安徽省节水技术推广研究中心大楼基坑变形监测为例,使用高精度徕卡0.5″全站仪,采用棱镜强制对中的方法,对该深基坑的支护顶或坡体的特定方向进行水平位移监测.同时,对监测中工作基点和监测点布置方法、监测流程以及精度优化等进行了探讨,为后期相关工程的研究和实施提供参考. 相似文献
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深基坑工程是地下工程施工中内容比较丰富且富有变化的领域。为了确保基坑工程施工安全顺利进行,在复杂的地质条件下进行变形监测,及时发现和预报异常现象。对有效控制基坑变形、指导施工、保证施工质量具有重要意义。 相似文献
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深基坑施工中的变形监测 总被引：7，自引：0，他引：7
随着经济的发展,高层和大型建筑物越来越多,建筑物的深基坑开挖的深度和规模也越来赵大。为保证基坑开挖的安全及降低工程的造价,深基坑施工中的变形监测已经越来越受到人们的重视。 相似文献
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以月球与行星探测为代表的深空探测活动将人类对于物理空间的认知从地球空间拓展到月球、行星乃至行星际等深空场景空间。如何构建深空探测场景下的空间位置概念、制图内容,并建立相应的制图表达机制和可视化方法,以满足深空探测工程任务实施和重大科学发现的需求,这对制图学提出了新的挑战。针对此问题,在泛地图等前沿理论的指引下,结合笔者团队在中国深空探测任务中的制图实践,对深空场景中涉及的天体卫星轨道、月球与行星、探测器本体等多尺度空间进行统一位置关联,并对所涉及的制图内容、数据、可视化技术等进行了探讨,以构建一种面向深空探测场景的天、地、器一体化空间可视化表达的制图方法。可为研制中国后续深空探测工程任务和科学研究所需的新型制图产品提供思路。 相似文献
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深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述 总被引：5，自引：0，他引：5
深度学习一直是机器学习和人工智能研究的热门主题,特别是将深度学习这一深层网络学习算法和遥感影像分类与识别联合起来,使得传统训练算法的局部最小性得以解决。本文首先简要介绍了遥感影像分类与识别算法的发展和经典算法的局限性,其次介绍了深度学习的几种主流算法并分析它们在遥感影像分类与识别处理方面的应用现状,最后对未来深度学习应用于遥感识别与分类趋势进行了展望。 相似文献
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钟耳顺 《武汉大学学报(信息科学版)》2022,47(12):1988-2002
在研究地图学与神经科学相互影响和交叉融合的基础上, 探讨了深度地图的内涵, 提出深度地图是神经科学与地图学的结合, 是应用认知神经科学理论和方法理解地图, 以揭示地图的神经学机理。神经科学的新发展为地图学开辟了更加广阔的空间, 特别是空间细胞的发现, 为深度地图的研究奠定了神经科学基础。通过对大量神经科学研究资料的分析, 提出地图功能是大脑空间信息处理功能的反映, 构建了深度地图概念模型, 并构建了空间细胞和编码机制与地图功能之间的关系, 以阐明地图的神经机制, 从而深化人们对地图本质的认识, 促进地图与人工智能的融合与深化应用。 相似文献
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地铁车站深基坑工程在地铁设计与施工中是关键工程。近年来,由于城市化速度加快,城市地铁的建设也越来越快,所以地铁车站深基坑工程的变形监测工作显得尤为重要。本文针对杭州某地铁深基坑,通过FLAC~(3D)对其进行模拟分析,得到最大变形量与变形曲线,再与实测数据进行比对。结果发现,通过FLAC~(3D)模拟能有效地反映地铁车站深基坑的变形规律,为以后的地铁深基坑工程的变形监测提供了参考。 相似文献
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随着人类空间探测技术的不断发展,月球与深空探测已成为测绘遥感科学与技术的前沿和新战场。在多类型深空探测任务的驱动下,测绘遥感技术也得到了新的发展。本文结合国内外深空探测的各类任务,对地外天体环绕遥感测图、着陆导航遥感避障、巡视环境感知与视觉导航定位方面的研究现状和成果进行了系统总结;结合未来月球与深空探测任务需求,对深空遥感测绘技术的发展,包括地外天体海量全球遥感数据智能处理、全球控制网精化、月球南极精细三维形貌测绘、多传感器融合的着陆导航避障和巡视环境感知与定位等进行了探讨。 相似文献
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深度残差网络的多光谱遥感图像显著目标检测 总被引：2，自引：2，他引：0
本文侧重于介绍智能化摄影测量深度学习的深度残差方法。显著目标检测致力于自动检测和定位图像中人最感兴趣的目标区域。多波段遥感图像因其更加丰富的光谱信息和揭示观测目标物理属性的能力在目标检测中获得重要应用。传统的显著目标检测方法通过手工设计特征,计算图像各像素或者超像素与邻域像素或者超像素之间的对比度检测显著目标。随着深度学习的巨大发展,特别是全卷积神经网络的引入,基于深度卷积网络的显著目标检测算法取得重要进步。然而,由于数据获取和标记的困难,多波段遥感图像显著目标检测的研究依然主要采用手工设计特征。本文研究基于深度卷积神经网络的多波段遥感图像显著目标检测算法,提出一种基于深度残差网络的自上而下的多光波段遥感图像显著目标检测网络,该网络可以有效挖掘深度残差网络不同层次上的显著性特征,以端对端方式实现显著目标检测。为了应对多波段遥感图像数据量有限、无法训练深度残差网络的问题,本文提出通过浅层神经网络从RGB图像直接生成多波段遥感图像,实现光谱方向的超分辨率。在现有多波段遥感图像和可见光图像显著目标检测数据集上的试验结果超过当前最好方法10%以上,验证了本文方法的有效性。 相似文献