基于改进YOLOv5的沥青路面裂缝检测方法

针对目前沥青路面裂缝目标检测技术在面对复杂路面情况(强光、积水、杂物等干扰因素)时识别精度较低的问题,通过构建沥青路面裂缝数据集,提出了一种基于改进YOLOv5s的沥青路面裂缝检测算法。首先,根据沥青路面裂缝数据集特点,对YOLOv5s原模型进行了以下改进:使用K-means++算法重新聚类裂缝数据集锚框,获得适合沥青路面裂缝特点的初始锚框;在模型的Prediction部分添加CBAM(convolutional block attention module)注意力模块,提高模型对于细小裂缝的检测能力;采用CIoU_Loss函数作为模型回归损失函数,提高锚框定位精度。其次,对YOLOv5s改进模型进行消融实验,证明了各项改进方案均能够提升模型检测能力,且互不冲突。最后,将YOLOv5s改进模型与各类经典目标检测模型分别在本文数据集、CFD数据集、Crack500数据集以及Crack200数据集上进行对比实验,实验结果表明,YOLOv5s改进模型在各个数据集上的检测效果均优于其他目标检测模型,并且该模型在本文数据集上的mAP@0.5以及mAP@[0.5:0.95]分别为90.58%、56.08%,远高于其他目标检测模型,表明YOLOv5s改进模型在面对复杂路面情况时检测效果较好,可为沥青路面裂缝自动化检测提供理论依据。

墩承台施工对营业线的影响研究

临近营业线的施工安全问题越来越引起人们的重视。墩承台施工势必引起周围地基中地下水位和应力场的改变,导致周围地基土体的变形,最终将引起临近运营线产生附加变形。针对上述问题,该文依托某深基坑工程,为探究墩承台施工步骤对营业线桥台位移变形的影响,建立Plaxis 3D有限元模型,模拟实际工况,并且对比分析实际监测数据。研究结果表明:墩承台施工对营业线桥台位移影响不大;在最不利组合情况下位移为3~6 mm,有限元模拟结果与实测结果基本相符;其中基坑最下层土体开挖对营业线位移影响最大。

高速公路桥梁高墩施工技术及实施要点分析

桥梁是高速公路工程建设中常见的施工项目,在施工过程中,高墩施工技术与桥梁质量息息相关。该文首先对高墩施工技术的主要特点和施工要点进行分析,再以此为基础,得出其施工质量控制的主要措施,最后以京秦高速公路遵秦段B5标段工程实例为基础,对高墩施工技术的实际施工过程进行分析,旨在为今后高速公路桥梁高墩施工提供借鉴。