检索结果-南通市图书馆

计算机工程与应用 2025年第1期 153-164页

作者：白锋马庆禄赵敏重庆交通大学土木工程学院重庆交通大学交通运输学院重庆大学自动化学院

针对当前道路巡检智能化程度不足以及效率低等现状，为提高利用无人机道路巡检检测效率与检测精度，在YOLOv8s的基础上针对无人机航拍场景提出改进模型AC-YOLO，在主干网络引入动态大卷积核注意机制LSK-attention来扩展模型的感受野，... 详细信息

针对当前道路巡检智能化程度不足以及效率低等现状，为提高利用无人机道路巡检检测效率与检测精度，在YOLOv8s的基础上针对无人机航拍场景提出改进模型AC-YOLO，在主干网络引入动态大卷积核注意机制LSK-attention来扩展模型的感受野，提高对路面裂缝范围检测的准确性。在颈部结构设计多尺度特征融合策略，融入BiFPN网络，改善对细小裂缝的检测。替换损失函数为WIoUv3，优化梯度分配策略，使模型更加关注裂缝主体。在数据集UAV-PDD2023上进行实验验证，改进后AC-YOLO精准度达到0.895，较原模型提高0.128,mAP50达到0.791，提高0.071,F1得分提高0.051，模型大小减小8.5%,FPS达到了129，提高4%。同时采用不同任务验证了模型泛化性能，实验结果证明AC-YOLO具有更强的检测性能，能有效应用于无人机视角下的路面裂缝检测。

关键词：道路巡检裂缝检测航拍裂缝增强感知特征融合

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低秩表示与深度学习结合的裂缝检测与样本生成方法

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测绘学报 2023年第11期52卷 1917-1928页

作者：赵旭辉谢梦洁杨飚杨刚高智武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 广州市高速公路有限公司广东广州510030 中交路桥建设有限公司北京101107

随着社会的快速发展,越来越多高质量桥梁、公路、隧道等大型基础设施显著提高了人民生活水平。但大量新增或既有的基础设施也给传统基于人工的安全巡检带来新的挑战:如何自动获得它们的健康状态、对异常情况进行精准测绘成为一大难题。... 详细信息

随着社会的快速发展,越来越多高质量桥梁、公路、隧道等大型基础设施显著提高了人民生活水平。但大量新增或既有的基础设施也给传统基于人工的安全巡检带来新的挑战:如何自动获得它们的健康状态、对异常情况进行精准测绘成为一大难题。本文以桥梁道路裂缝为研究对象,针对现有方法智能化水平低、泛化性不够的问题,提出低秩表示与深度学习结合的裂缝检测与样本生成方法。一方面,通过低秩表示,可自动从具有相似背景的路面影像序列中挑选出包含裂缝的影像,再结合灰度与几何信息进行后处理,获得像素级裂缝掩膜。另一方面,针对现实中各类复杂场景,进一步从影像语义分割角度,提出一种融合多层级特征和空洞空间金字塔池化的裂缝检测深度网络,并使用由低秩表示获得的裂缝样本进行训练。大量试验表明,本文方法在裂缝识别精度和自动化方面显著优于现有方法,不仅可用于各类桥梁的裂缝检测、定位与测绘,还可用于隧道、水坝等其他场景,泛化性能良好。

关键词：裂缝检测低秩表示深度学习桥梁道路异常测绘道路巡检

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四好公路信息化管理系统的设计与实现

四好公路信息化管理系统的设计与实现

作者：王磊西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的飞速发展,同时贯彻习近平总书记的“四好农村路”的建设,全国各个地区都希望能够使用新兴技术来构建全新的公路系统,以便对公路的建设、维护等进行更好地管理。传统的公路信息系统,只是简单的通过人员检测、录入、汇总... 详细信息

随着互联网技术的飞速发展,同时贯彻习近平总书记的“四好农村路”的建设,全国各个地区都希望能够使用新兴技术来构建全新的公路系统,以便对公路的建设、维护等进行更好地管理。传统的公路信息系统,只是简单的通过人员检测、录入、汇总等方式来进行公路建设过程的管理,并不能做到道路修建、检测、维护等的实时监控。因此,道路管理部门急需一套能够为管理与操作人员提供自动、快捷、准确的公路信息化管理系统,利用全新的信息化技术,建设好、管理好、养护好、运营好公路体系,从而为我们的出行提供更加优质、便捷、舒适的服务。本文首先以近年来公路建设过程中存在的各种问题为研究背景,并从此背景出发,对开发公路信息化管理系统对周边城市所带来的优势和意义进行分析和说明。结合当前流行的基于Java的WebGIS技术将公路系统部署在GIS监控之下,以达到实时监控、实时管理的目的;除此之外,结合国内外的公路体系的发展现状和趋势,对未来公路系统的发展空间进行展望。一个完整的公路体系网络,是需要成熟的计算机应用技术以及详细的公路建设需求来进行支撑,并以需求建模和数据建模等方式对建设过程进行分析和说明;在对需求进行详细分析之后,本文以分析结果为核心,从总体架构、详细功能模块以及数据库等方面对公路系统进行设计与实现;再通过相应的测试方法对设计内容进行验证,最后提出该系统仍存在的一些问题。本文主要采用Java语言进行项目的开发实现工作,利用UML统一建模语言进行业务实例的分析,前端采用目前比较流行的具有数据双向绑定特点的AngularJS框架,后端采用已经成熟的功能强大的Spring MVC框架进行数据的映射,数据持久层采用可支持定制化SQL的Mybatis框架,同时数据库采用MySQL便捷式存储模式对公路系统的数据进行存储与查询,并通过远程终端技术实现了公路信息化管理系统的远程操作。本文所研究的公路信息化管理系统主要包括GIS监控、建设管理、养护管理、综合信息管理、系统管理功能模块。本文实现的四好公路信息化管理系统已经投入了实际的运营中,该系统能够实现公路建设过程中各项信息的自动化、标准化管理,同时结合GIS监控技术,能够实现数据的统一管理和现场人员的动态监控。这对全面提升邳州市公路建设管理的共享整合和管理效率具有促进作用,对于推进邳州市的道路建设具有划时代的意义。

关键词：四好公路 GIS实时监控道路建设道路巡检道路养护

基于深度学习的高速公路里程桩指示牌识别与巡检定位方法研究

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基于深度学习的高速公路里程桩指示牌识别与巡检定位方法研究

作者：吴镇涛福建农林大学

学位级别：硕士

里程桩指示牌作为高速公路上的定位标志,是巡检人员进行道路检测的重要参照对象,通过使用里程桩指示牌,可以明确目标物的具体位置。对于繁琐的巡检工作,实现道路巡检数据的里程信息匹配能够为巡检人员提供现场实况与位置信息,巡检人员... 详细信息

里程桩指示牌作为高速公路上的定位标志,是巡检人员进行道路检测的重要参照对象,通过使用里程桩指示牌,可以明确目标物的具体位置。对于繁琐的巡检工作,实现道路巡检数据的里程信息匹配能够为巡检人员提供现场实况与位置信息,巡检人员在发现问题后可以及时到达现场进行处理,从而保障高速公路养护工作高效化进行。本文提出一种基于深度学习的巡检数据定位方法,实现高速公路里程桩指示牌的检测和巡检沿线采集点的里程信息匹配,有效获取与巡检数据相匹配的位置信息。研究内容包括:以在途的检测车为载体架设道路巡检设备,在高速公路上不断采集沿线图像数据和多源数据,作为实验数据使用;选取高速公路前景图像构建目标检测数据集和文字数据集,并且采用图像预处理方法对数据集进行扩充;本文选定高速公路中的里程桩指示牌作为采集点里程定位的研究对象,首先基于优化后的YOLOv5目标检测算法,快速提取高速公路前景图像中里程桩指示牌的边界框坐标信息;接着研究使用Paddle OCR文字识别算法和双目测距算法获取里程桩指示牌的文字信息和深度信息;然后通过卫星定位信息获取巡检相邻采集点间的采集间隔;最后融合文字信息、景深信息和采集间隔信息,通过道路里程定位算法计算获取不同情形下的采集点里程信息,算法包括编号检测、上下行判断、里程信息补充、采集间隔校正和里程信息修正。研究对优化后的YOLOv5m目标检测算法和Paddle OCR(DB+CRNN)文字识别算法进行指标评估,测试结果表明,里程桩指示牌的的检测准确率达到90%以上,文字识别准确率达到89%。最后选取福州市内的高速路段对道路里程定位算法进行实验验证,使用人工定点测量进行里程偏差计算,实验结果表明,测算偏差最大值为6.33m,最小值为1.40m,平均值为3.86m,满足巡检人员可观测的范围,能够达到道路检测的要求。

关键词：道路巡检里程桩指示牌深度学习目标识别里程定位

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面向高速公路的公里桩检测及误检改进

交通科技与经济 2023年第1期25卷 50-56页

作者：吴镇涛罗文婷李林秦勇陈文婷温王鹏胡喜生福建农林大学交通与土木工程学院福州350108 南京工业大学交通运输工程学院南京211816 北京交通大学轨道交通安全与控制国家重点实验室北京100084

公里桩是高速公路的位置信息载体,自动检测公里桩是实现高速公路路面信息定位的前提。针对高速公路公里桩自动检测中存在的问题,通过车载道路巡检设备采集公里桩数据信息,训练公里桩检测模型。结合Hu不变矩法和公里桩独特的图像特征,提... 详细信息

公里桩是高速公路的位置信息载体,自动检测公里桩是实现高速公路路面信息定位的前提。针对高速公路公里桩自动检测中存在的问题,通过车载道路巡检设备采集公里桩数据信息,训练公里桩检测模型。结合Hu不变矩法和公里桩独特的图像特征,提出基于二维图像的公里桩自动检测及误检改进方法,为交通标志的日常巡检作业提供新思路。以测试段高速公路为例进行研究,结果表明:YOLOv5s检测模型对公里桩的召回率达到100%,准确率为52.7%,运用Hu不变矩法对检测结果进行误检排除,召回率降低5.6%,准确率提升35.7%,检测速度和精度能够满足实际巡检需求,并可为其他目标物检测定位提供帮助。

关键词：道路巡检公里桩检测深度学习二值化处理轮廓提取 Hu不变矩

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智能道路状态检测系统研究

长江信息通信 2023年第3期36卷 154-156,159页

作者：纪雅琪程博文龚煜中移(上海)信息通信科技有限公司上海200120

文章基于我国道路巡检常用方法存在的耗时费力、价格昂贵、数据更新周期长等问题现状,基于5G、人工智能、高精度定位技术,提出了智能道路状态检测系统。文章介绍了该系统的硬件设备组成、路面病害识别算法、路面病害车道级定位技术以及... 详细信息

文章基于我国道路巡检常用方法存在的耗时费力、价格昂贵、数据更新周期长等问题现状,基于5G、人工智能、高精度定位技术,提出了智能道路状态检测系统。文章介绍了该系统的硬件设备组成、路面病害识别算法、路面病害车道级定位技术以及智慧公路巡检平台,基于该系统可实现路面病害的自动化检测、车道级定位及可视化展示,从而辅助评估路面性能,有效支撑路面养护工作的开展。

关键词：道路病害检测高精度定位道路巡检神经网络

用于道路影像数据采集的车载拍摄仪的开发与应用

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中文科技期刊数据库（全文版）自然科学 2022年第8期 207-210页

作者：曾曦南宁慧视科技有限责任公司广西南宁530000

目前公路病害及交安资产巡检,以人工步检和多功能道路检测车巡检为主,公路的养护支出逐年增长:2018年收费公路养护支出589.3亿元;2019年为825.9亿元,增长率为40.1%。然后,人工步检方式作业效率低、安全性差,对巡检人员的责任心及专业性... 详细信息

目前公路病害及交安资产巡检,以人工步检和多功能道路检测车巡检为主,公路的养护支出逐年增长:2018年收费公路养护支出589.3亿元;2019年为825.9亿元,增长率为40.1%。然后,人工步检方式作业效率低、安全性差,对巡检人员的责任心及专业性要求高;多功能道路检测车数百万元一辆,价格昂贵。因此,本文提出一种能够在普通乘用车上安装,操作简单,应用性强的车载拍摄仪。

关键词：道路巡检 AI识别差分定位里程计公路病害

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东海大桥道路设施性能精细检测系统研究

上海公路 2022年第4期 107-110,M0008页

作者：董晓勇韩昇林陶志威上海浦江桥隧运营管理有限公司上海200231

目前道路巡检大多仍处于人工巡查阶段,其自动化、信息化和智能化水平还有待提高。为解决东海大桥路面病害检测不及时、效率低、定位精度差等难点问题,以路面病害图像识别和高精度定位为核心内容,搭建道路设施性能精细检测系统。系统有... 详细信息

目前道路巡检大多仍处于人工巡查阶段,其自动化、信息化和智能化水平还有待提高。为解决东海大桥路面病害检测不及时、效率低、定位精度差等难点问题,以路面病害图像识别和高精度定位为核心内容,搭建道路设施性能精细检测系统。系统有针对性地构建了东海大桥基准路面病害图像数据库,借助轻量化车载设备,实现路面健康快速检测。通过RTK定位和自动桩号匹配,提高了养护巡查精细化,并生成养护地图,实现巡检可视化。

关键词：道路巡检图像识别行车安全

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基于CycleGAN的道路多场景图像数据增强与目标检测方法研究

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软件 2023年第12期44卷 1-7页

作者：田晨璐万耿宏翟远李筱蒸山东建筑大学山东济南250100 上海寰球工程有限公司上海200032

目标检测算法是道路巡检系统的关键部分,其检测精度的高低直接影响了道路巡检的效果。然而,道路巡检往往面临数据缺失和不均衡的问题,难以保证检测准确率。为解决上述问题,本文提出了一种基于CycleGAN的道路多场景图像数据增强与目标检... 详细信息

目标检测算法是道路巡检系统的关键部分,其检测精度的高低直接影响了道路巡检的效果。然而,道路巡检往往面临数据缺失和不均衡的问题,难以保证检测准确率。为解决上述问题,本文提出了一种基于CycleGAN的道路多场景图像数据增强与目标检测方法。该方法首先利用Cycle GAN生成黑夜、黄昏、阴雨天等多种场景下的图片,并将生成的图像与原始图像混合作为新的数据集训练YOLOv5。然后,将CBAM注意力机制引入到YOLOv5模型中来进一步提升检测精度。最后利用训练好的YOLOv5实现目标检测,达到提升YOLOv5的检测精度的目的。为验证所提出方法的有效性,本文设置了四组对比模型,并在GRDDC数据集上进行实验。实验结果表明,该方法在目标检测精度上取得了良好的效果,验证了所提出方法的有效性。

关键词：道路巡检目标检测数据增强

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