基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法

    公开(公告)号:CN113689380B

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202110817763.5

    申请日:2021-07-20

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 本发明提出了一种基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法,解决铆钉锈蚀病害传统检测方法成本高、检测结果主观性强、效率低的问题,方法如下:对桥梁全景图像进行分割,筛选发生锈蚀病害的铆钉图像和状态正常的铆钉图像,对原始图像进行数据增广,划分训练集和测试集,采用单阶段检测网络进行铆钉病害类型和位置的精确判定,训练过程中采用类别置信度和位置的加权损失函数监督网络预测误差,判断模型的收敛状态。基于桁架桥梁铆钉空间分布特征,将网络置信度阈值参数设置为0.6,在网络所有类别预测框中找到类别置信度大于0.6的预测框作为网络最终预测结果。本方法能够对桥梁铆钉锈蚀病害实现精准判别和定位。

    基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法

    公开(公告)号:CN113689380A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110817763.5

    申请日:2021-07-20

    IPC分类号: G06T7/00

    摘要: 本发明提出了一种基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法,解决铆钉锈蚀病害传统检测方法成本高、检测结果主观性强、效率低的问题,方法如下:对桥梁全景图像进行分割,筛选发生锈蚀病害的铆钉图像和状态正常的铆钉图像,对原始图像进行数据增广,划分训练集和测试集,采用单阶段检测网络进行铆钉病害类型和位置的精确判定,训练过程中采用类别置信度和位置的加权损失函数监督网络预测误差,判断模型的收敛状态。基于桁架桥梁铆钉空间分布特征,将网络置信度阈值参数设置为0.6,在网络所有类别预测框中找到类别置信度大于0.6的预测框作为网络最终预测结果。本方法能够对桥梁铆钉锈蚀病害实现精准判别和定位。

    一种复杂背景下的全景图像拼接方法

    公开(公告)号:CN113689331B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202110817433.6

    申请日:2021-07-20

    摘要: 本发明提出了一种复杂背景下的全景图像拼接方法,如下:在RGB颜色空间用高斯混合模型对原始图像进行建模,去除图像背景像素;对完成背景去除的图像构建多尺度空间,检测图像的局部特征点;采用快速最近邻搜索匹配算法对相邻图像之间的局部特征点进行初步匹配;采用随机采样一致性算法对误匹配的特征点进行筛选,以特征点经过单应性变换与匹配特征点之间距离的平方等于4.0为筛选阈值,获取准确匹配结果;根据单应性矩阵对相邻图像进行位置变换拼接图像;采用直接平均融合法处理图像间的重叠区域,生成全景图像。本方法能够实现复杂背景下的全景图像拼接,消除了大视差图像中背景区域对全景图像拼接的干扰,极大地降低了全景图像获取成本。

    一种复杂背景下的全景图像拼接方法

    公开(公告)号:CN113689331A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110817433.6

    申请日:2021-07-20

    摘要: 本发明提出了一种复杂背景下的全景图像拼接方法,如下:在RGB颜色空间用高斯混合模型对原始图像进行建模,去除图像背景像素;对完成背景去除的图像构建多尺度空间,检测图像的局部特征点;采用快速最近邻搜索匹配算法对相邻图像之间的局部特征点进行初步匹配;采用随机采样一致性算法对误匹配的特征点进行筛选,以特征点经过单应性变换与匹配特征点之间距离的平方等于4.0为筛选阈值,获取准确匹配结果;根据单应性矩阵对相邻图像进行位置变换拼接图像;采用直接平均融合法处理图像间的重叠区域,生成全景图像。本方法能够实现复杂背景下的全景图像拼接,消除了大视差图像中背景区域对全景图像拼接的干扰,极大地降低了全景图像获取成本。

    一种由桥梁数字孪生模型生成钢筋加工数据的解析方法

    公开(公告)号:CN115470546A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202210992020.6

    申请日:2022-08-18

    IPC分类号: G06F30/13 G06K9/62 G06F111/10

    摘要: 本发明公开了一种由桥梁数字孪生模型生成钢筋加工数据的解析方法,包括以下步骤:定义适用于国内钢筋加工设备需求的数据接口;基于特征需求的混凝土构件过滤算法;解析提取混凝土构件所属全部钢筋的空间节点坐标;基于编号或直径等加工需求进行钢筋分类;基于施工需求的钢筋大样分级;将钢筋空间节点坐标转化为钢筋加工设备接口数据;基于可扩展标记语言输出钢筋加工数据。本发明实现了解析数字孪生模型按编号或直径等特征提取钢筋空间节点坐标;实现了适用于桥梁施工需求钢筋大样分级标准,并自动分级别输出钢筋加工数据;实现了将钢筋任意大样的三维空间坐标转换为钢筋加工设备所需的接口数据,本发明具有良好的推广和应用价值。

    一种适用于中等跨度桥上无砟轨道铺设的施工控制方法

    公开(公告)号:CN118480989A

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410651429.0

    申请日:2024-05-24

    摘要: 本发明公开了一种适用于中等跨度桥上无砟轨道铺设的施工控制方法,包括以下步骤:建立桥梁的有限元模型;监测桥梁在浇筑和张拉过程的变形数据,对有限元模型进行修正;计算设计温度下无砟轨道底座板的预拱度;全桥合龙后,在桥面设置CPIII测点,进行底座板的浇筑施工,再次修正有限元模型;完成全桥底座板施工后,第一次复测梁面CPIII点;将全桥的道床板整体分为三段;对分成三段的道床板进行三次浇筑施工,并确定最优长度;铺设两侧边跨、部分中跨轨枕标高;铺设跨中剩余轨枕标高,现浇施工剩余中跨道床板;利用钢轨扣件精调钢轨高程。本发明避免实际施工与设计轨道标高误差较大而影响工程验收,能够简化施工过程措施、降低施工成本、提高施工效率。