为实现桥梁裂缝的快速、准确定位,考虑光照变化、污渍阴影等干扰因素的影响,提出一种结合桥梁检测机和改进单阶段目标检测(you only look once version 3,YOLOv3)算法的桥梁裂缝检测方法。首先,在预处理阶段,采用改进自适应Mask匀光算...为实现桥梁裂缝的快速、准确定位,考虑光照变化、污渍阴影等干扰因素的影响,提出一种结合桥梁检测机和改进单阶段目标检测(you only look once version 3,YOLOv3)算法的桥梁裂缝检测方法。首先,在预处理阶段,采用改进自适应Mask匀光算法对数据集进行处理,矫正阴影和光照不均等问题,提高算法环境适应能力;其次,在目标检测阶段,针对桥梁裂缝的特点,对数据集使用k-means++算法聚类先验框以适应裂缝的不同尺寸,采用广义交并比对YOLOv3损失函数进行改进以提高定位精度;最后,采用迁移学习对YOLOv3进行训练。实验结果表明,在迭代140个epoch后,检测速度可达到31帧/s,平均精度(average precision,AP)达到94.88%,相比于采用原始数据集的原始YOLOv3网络AP值提高了13.16%,能够满足实时性和高精度的检测要求。展开更多
文摘以圆形截面桩为例,基于修正后的Loganathan公式,利用文克尔弹性地基梁模型、m法计算理论和荷载传递法,建立盾构隧道近接斜交侧穿既有桥梁桩基的变形计算方法.通过现场监测结果验证计算方法的工程适用性,并利用该方法分析侧穿桥梁桩基施工引起桩身水平挠曲变形的主要影响因素.结果表明:桩身水平位移和桩顶竖向位移的理论计算结果与监测结果之间的最大误差分别不超过14.6%和2.7%.与现有方法相比,所提方法的计算结果更接近实测值.入土段桩身水平挠曲程度与隧道轴心和桩基中心轴线之间的水平距离、隧道侧穿斜交角呈负相关;最大水平挠曲位移与隧道侧穿斜交角呈负相关.当水平侧穿距离为6.0 m时,最大水平挠曲变形为7.4 mm;当隧道盾构侧穿斜交角为70.0°时,入土段桩身最大水平挠曲位移为15.4 mm.
文摘为实现桥梁裂缝的快速、准确定位,考虑光照变化、污渍阴影等干扰因素的影响,提出一种结合桥梁检测机和改进单阶段目标检测(you only look once version 3,YOLOv3)算法的桥梁裂缝检测方法。首先,在预处理阶段,采用改进自适应Mask匀光算法对数据集进行处理,矫正阴影和光照不均等问题,提高算法环境适应能力;其次,在目标检测阶段,针对桥梁裂缝的特点,对数据集使用k-means++算法聚类先验框以适应裂缝的不同尺寸,采用广义交并比对YOLOv3损失函数进行改进以提高定位精度;最后,采用迁移学习对YOLOv3进行训练。实验结果表明,在迭代140个epoch后,检测速度可达到31帧/s,平均精度(average precision,AP)达到94.88%,相比于采用原始数据集的原始YOLOv3网络AP值提高了13.16%,能够满足实时性和高精度的检测要求。