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2022北京冬奥会的绝大部分赛事保障基础设施均以临时设施为主,这些临时设施大多建在脚手架上,需要插销实现“骨骼”的固定和连接。然而,整个场馆的插销多达数十万枚,利用人工检测难以实现。因此,迫切需要构建一套能对支承架体上插销的安装质量进行自动快速检测的软件系统。本文提出了一种基于Faster RCNN目标检测网络的插销安装质量检测方法,并自主研发了周转型支承架体安全检测软件及四摄像头组合硬件设备,大大提高了工作效率,不仅实现了自动化安全检查,还保证了97%以上的检测正确率,为冬奥会临时设施安全保驾护航。 相似文献
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裂缝是主要的路面损坏,路面裂缝自动化提取对于维护和监测路面状况至关重要。针对传统人工检测效率低、缺乏客观性等问题,提出了一种基于深度学习语义分割网络的路面裂缝自动提取方法,实现了由路面图像自动生成裂缝二值图。并且阐释了不同尺度特征对语义分割的好处,并结合裂缝本身细小的特性,在U-Net的基础上增加了大尺度特征提取分支。随后采用激励压缩模块进行两种特征的融合。在CFD(computational fluid dynamics)数据集上的实验表明,该改进算法的F1分数、kappa系数分别可达74.28%和73.83%,相较于其他主流分割网络,提高了约2%。 相似文献
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