摘要
由于现有技术测试缝深在260mm以下,检测精度小,为此研究公路水运工程试验检测中智能信息化技术的应用。通过安装传感器和自动化设备,可以实时采集在检测过程中的性能数据,并通过处理软件进行自动化分析,以此来准确采集检测的结果。运用采集的数据传递到终端设备中可以实时查看试验检测现场的情况,及时发现潜在问题并进行处理。同时,通过大数据分析和人工智能技术,可以对检测数据进行深度挖掘。选择卷积神经网络的方式进行缺陷点检测,计算像素点与周围像素的偏差值,并与阈值进行比较,定位缺陷点完成检测。实验结果表明,小组1的测试缝深与实际缝深数值较为一致,误差较小,检测精度提升,显著提高了检测的自动化水平和数据处理的准确性。
