基于注意力机制的YOLOv5网络对混凝土桥梁裂缝识别的研究

为进一步提高混凝土桥梁裂缝识别的准确率,并提高识别效率,基于一阶段目标检测算法中的YOLOv5算法和注意力机制模块,提出了YOLOv5_CBCA算法。在CBS(Convolution,Batch Normalization,SiLU)模块中融入注意力机制CBAM(convolutional block attention module)模块以减少降采样对特征提取的影响,骨干网络尾部添加CA(coordinate attention)模块降低图像背景的影响,从而提高目标定位的准确性。通过消融实验、对比实验,验证了YOLOv5_CBCA算法中改进模块的有效性。通过对双龙堡大桥、钟家大桥等混凝土桥梁裂缝图片进行检测,证明了YOLOv5_CBCA算法在提高准确率的同时具备更好的抗干扰能力,体现了在混凝土桥梁裂缝检测方面的优越性,为一阶段目标检测算法在混凝土桥梁裂缝识别工作中的应用提供了参考。

石灰岩矿工程利用方向研究

为了使石灰岩能够得到更高效的利用,针对我国石灰岩利用方向系统研究不足,阻碍其综合利用开发的问题进行了分析研究。梳理了石灰岩在公路工程、铁路工程、建筑装饰工程、建筑材料等方向中的应用,总结了石灰岩的工程利用方向、各方向控制指标及加工方式。研究得出:应根据待采石灰岩矿的力学、物理、化学性质的不同及加工方式的难易,综合开采利用石灰岩矿,并应在矿产开发中注重对高技术的运用和专业人员的培训。