面向施工机械的深度学习图像数据集合成方法

工程现场环境复杂,获取包含丰富信息的图像难度大且标注成本高,造成基于计算机视觉的深度学习施工机械图像数据集构建困难。为满足快速、高质量构建建筑工程领域施工机械深度学习图像数据集,提出一种基于三维建模引擎的施工机械图像生成与自动标注方法,并以挖掘机为例构建了名为SCED(Synthesized Construction Equipment Dataset)的挖掘机数据集。首先,采用三维建模引擎UE4对目标挖掘机设备进行模型构建,然后借助UnrealCV工具对原始模型进行多角度、多区域的图像采集,使用自编写模块实现自动语义分割与掩码图像生成,并完成图像的自动标注,最终生成包含10 000张图像的数据集。与现有公开机械数据集进行了目标尺寸、数量与构建工作量的对比,并比较了构建效率与成本,最后进行了图像数据集质量与效果验证。结果表明:该构建方法综合效率更高且成本更低,构建的SCED图像数据集丰富性和泛化能力更好,针对小目标物具有更好的检测效果;研究成果可为今后建筑施工领域深度学习图像数据集的构建提供参考依据。

老徐和他的庭院

“老徐和他的庭院上电视了!”一二六团一连退休工人徐民生发展庭院经济的专题片在电视台播放后,这个热门话题在街头巷尾被人们传颂着。 老徐高高的个儿。说话爱用手摸脑门。他的脑门儿闪闪发亮。前些年,人们都说那是愁的。可如今,人们又都说,老徐的头发是财气,现在都长到院儿里了。 1983年以前全靠吃救济度日的徐民生。

基于DSCM的深埋软岩隧道围岩变形与松动圈演变规律试验研究

针对深埋软岩隧道围岩变形破裂过程再现与松动圈识别的难题,采用作者独立开发的基于DSCM(数字散斑相关方法)的变形量测软件系统PhotoInfor,利用自主研制的基于电机双轴加载的中小型隧道物理模拟试验系统,对深埋软岩隧道的变形与破裂规律进行试验研究。结果表明:在高围压(0.432~0.848MPa)条件下,隧道破坏面呈以隧道为对称中心的"X"型破裂分布,拱腰围岩出现"V"型剪切楔和剥落现象,拱顶出现类似塌落拱的结构形式;隧道围岩变形速率在不同围压条件下表现出明显差异性,与低围压(0.224~0.432 MPa)条件相比,在高围压(0.432~0.848 MPa)条件下围岩变形速率明显加快,变形量占比大;提出的基于DSCM的松动圈识别方法,揭示了围岩松动圈发展的时空演化规律。

考虑裂隙的含孔洞软岩体力学特性模拟分析

天然岩体常含有节理裂隙与孔洞等缺陷,为研究含4条均布不同倾角裂隙、中心孔洞软岩体在单、双轴作用下的力学特性与破裂模式,基于自行配制的石膏试样的基本物理力学参数,采用FLAC3D对加载情况进行模拟。结果表明:1)单轴压缩条件下,根据裂纹分布规律的不同,提出了3种破裂形态,分别为"X破裂形态"(α=90°)即裂隙的存在与否对试样破裂模式几乎无影响、"完全破裂形态"(α=0°)即围绕中心圆孔试样出现贯通破碎带、"中间形态"(α=45°)即剪切裂纹呈近似45°扩展至试样边界;2)试样单轴、双轴峰值强度和脆性指标与裂隙倾角密切相关,随倾角增加呈现先减后增的"对勾"形趋势;3)侧压力增加,试样峰值强度呈对数形式增长,45°倾角裂隙试样峰值强度对侧压力敏感度最高;4)双轴压缩对比单轴压缩,新生裂纹数量显著减少,细长裂纹转变成片状破碎区域。