高速公路改扩建工程中的老路面裂缝智能检测技术研究

随着高速公路的不断发展,老路面裂缝问题日益突出,传统的检测方法存在效率低、准确率低等问题。为了提高路面裂缝检测的效率和准确率,本文提出了一种基于Transformer的智能检测技术,该技术利用Transformer的自注意力机制,可以有效地提取裂缝特征,并进行端到端的检测。本文同时还提出了一种基于图像拼接的检测结果可视化方法,可以直观地展示检测结果。

基于点云数据的建筑构部件尺寸质量智能检测算法探讨

针对传统建筑构部件尺寸质量检测方法效率低、精度不高的问题,本文探讨了基于点云数据的建筑构部件尺寸质量智能检测算法。利用点云神经网络识别建筑场景中的不同对象,提出一种基于平面拟合的平整度自动检测算法,用于评估建筑构部件表面的平整度,同时设计了一种基于聚类和边界提取的尺寸自动提取算法,用于获取预制构件的尺寸信息,可供相关人员参考。